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进入“警告”页面，阅读补丁说明，并单击“确定”。 图1 安装补丁 请确保集群允许root登录，并且所有节点的root密码一致。 如果任务失败，选择“重试安装”，只有当“状态”显示为“已安装”时，才能进入下一步操作。 升级安装失败或者重试后仍然失败，不能直接回滚，请联系运维人员。 修改配置 MRS_3.2.0-LTS
2.x及之前版本） 操作场景 在用户意外修改删除、数据需要找回，对元数据组件进行重大操作（如升级、重大数据调整等）后系统数据出现异常或未达到预期结果，模块全部故障完全无法使用，或者迁移数据到新集群的场景中，需要对元数据进行恢复操作。 该任务指导用户通过MRS Manager创建恢复
如果任务失败，选择“重试安装”，只有当“状态”显示为“已安装”时，才能进入下一步操作。 升级安装失败或者重试后仍然失败，不能直接回滚，请联系运维人员。 修改配置 不涉及。 重启相关组件 补丁安装完成后，需要手动重启相关大数据组件服务，使补丁生效。 提供两种重启方式，请根据业务自行选择重启方式： 滚动重启：影响小，耗时长。
principal”参数值。 meta访问metastore带域名的用户名。获取方法请参考3。 hive/hadoop.hadoop.com@HADOOP.COM 客户端Principal 开启安全模式时填写此参数。 格式为：访问metastore的用户名@域名大写。 访问metastore的用户名就是2中获取的“user
进入“警告”页面，阅读补丁说明，并单击“确定”。 图1 安装补丁 如果任务失败，选择“重试安装”，只有当“状态”显示为“已安装”时，才能进入下一步操作。 升级安装失败或者重试后仍然失败，不能直接回滚，请联系运维人员。 修改配置 MRS_3.2.0-LTS.1.6以及之后补丁，Spark支持视图表权限控制，开启方法（若
用户可以在本系统中使用。每个系统用户安全使用的范围定义为“域”，不同的Manager系统需要定义唯一的域名。跨Manager访问实际上就是用户跨域使用。集群配置互信具体操作步骤请参考集群互信管理章节。 多集群互信场景下，以符合跨域访问的用户身份，使用从其中一个manager系统中
用户可以在本系统中使用。每个系统用户安全使用的范围定义为“域”，不同的Manager系统需要定义唯一的域名。跨Manager访问实际上就是用户跨域使用。集群配置互信具体操作步骤请参考集群互信管理章节。 多集群互信场景下，以符合跨域访问的用户身份，使用从其中一个manager系统中
Flink Scala API接口介绍 由于Flink开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境。
Flink Scala API接口介绍 由于Flink开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境。
Flink Java API接口介绍 由于Flink开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境。
Flink Savepoints CLI介绍 概述 Savepoints在持久化存储中保存某个checkpoint，以便用户可以暂停自己的应用进行升级，并将状态设置为savepoint的状态，并继续运行。该机制利用了Flink的checkpoint机制创建流应用的快照，并将快照的元数据（
Flink Scala API接口介绍 由于Flink开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境。
union(other: RDD[T]): RDD[T] 返回一个新的RDD，包含源RDD和给定RDD的元素的集合。 distinct([numPartitions: Int]): RDD[T] 去除重复元素，生成新的RDD。 groupByKey(): RDD[(K, Iterable[V])]
使用Func，生成新的RDD。 filter(f) 对RDD中所有元素调用Func，生成将满足条件数据集以RDD形式返回。 flatMap(f, preservesPartitioning=False) 先对RDD所有元素调用Func，然后将结果扁平化，生成新的RDD。 sample(withReplacement
Flink Scala API接口介绍 由于Flink开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境。
使用Func，生成新的RDD。 filter(f) 对RDD中所有元素调用Func，生成将满足条件数据集以RDD形式返回。 flatMap(f, preservesPartitioning=False) 先对RDD所有元素调用Func，然后将结果扁平化，生成新的RDD。 sample(withReplacement
Flink Savepoints CLI介绍 概述 Savepoints在持久化存储中保存某个checkpoint，以便用户可以暂停自己的应用进行升级，并将状态设置为savepoint的状态，并继续运行。该机制利用了Flink的checkpoint机制创建流应用的快照，并将快照的元数据（
union(other: RDD[T]): RDD[T] 返回一个新的RDD，包含源RDD和给定RDD的元素的集合。 distinct([numPartitions: Int]): RDD[T] 去除重复元素，生成新的RDD。 groupByKey(): RDD[(K, Iterable[V])]
Flink Java API接口介绍 由于Flink开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境。
Flink Savepoints CLI介绍 概述 Savepoints在持久化存储中保存某个checkpoint，以便用户可以暂停自己的应用进行升级，并将状态设置为savepoint的状态，并继续运行。该机制利用了Flink的checkpoint机制创建流应用的快照，并将快照的元数据（
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