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程度地降低对业务的影响，但比普通的重启花费的时间更长。 输入当前登录的用户密码确认身份，单击“确定”。 如果选择滚动重启，根据实际情况调整相关参数。 图2 滚动重启 表1 滚动重启参数 参数名称 描述 “只重启集群内配置过期的实例” 是否只重启集群内修改过配置的实例。 “启用机架策略”
Impala是用于处理存储在Hadoop集群中的大量数据的MPP（大规模并行处理）SQL查询引擎。 它是一个用C++和Java编写的开源软件。 与其他Hadoop的SQL引擎相比，它拥有高性能和低延迟的特点。 背景信息 假定用户开发一个应用程序，用于管理企业中的使用A业务的用户信息，使用Impala客户端实现A业务操作流程如下：
假定Hive的person表存储用户当天消费的金额信息，HBase的table2表存储用户历史消费的金额信息。 现person表有记录name=1,account=100，表示用户1在当天消费金额为100元。 table2表有记录key=1,cf:cid=1000，表示用户1的历史消息记录金额为1000元。
创建Topic。 在服务端配置用户创建topic的权限。 将Kafka的Broker配置参数“allow.everyone.if.no.acl.found”的值修改为“true”，如图1所示。配置完后重启Kafka服务。 图1 配置用户创建topic的权限 用户使用Linux命令行创建to
1.0.8补丁安装后，需要重新下载安装全量的客户端，包含Master节点的原始客户端和虚拟私有云的其他节点使用的客户端（即您自行搭建的客户端）。 主备Master节点的原始客户端全量更新，请参见更新客户端配置（2.x及之前版本）。 自行搭建的客户端全量安装方法，请参见安装客户端（2
Manager的用户名和密码。从HDFS导出目录时，如果需要创建快照，这里配置的用户需要HDFS系统的管理员权限。 如果要创建MRS安全集群的数据连接，不能使用admin用户。因为admin用户是默认的管理页面用户，这个用户无法作为安全集群的认证用户来使用。您可以创建一个新的MRS用户
seContext的方式去使用HBase，将要删除的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkDelete接口对HBase表上这些rowKey对应的数据进行删除。 数据规划 基于BulkPut接口使用章节创建的HBase表及其中的数据进行操作。 开发思路
seContext的方式去使用HBase，将要删除的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkDelete接口对HBase表上这些rowKey对应的数据进行删除。 数据规划 基于BulkPut接口使用章节创建的HBase表及其中的数据进行操作。 开发思路
备份管理”。 在任务列表指定任务的“操作”列，选择“更多 > 查询历史”。 在弹出的窗口中，指定一次成功执行的“备份路径”，单击“查看”，打开此次任务执行的备份路径信息，查找以下信息： “备份对象”表示备份的数据源。 “备份路径”表示备份文件保存的完整路径。 选择正确的项目，在“备份路径”中选中备份文件的完整路径并复制。
参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群或系统名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 网口名 产生告警的网口名。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 业务延迟：主机网络读包
假定Hive的person表存储用户当天消费的金额信息，HBase的table2表存储用户历史消费的金额信息。 现person表有记录name=1,account=100，表示用户1在当天消费金额为100元。 table2表有记录key=1,cf:cid=1000，表示用户1的历史消息记录金额为1000元。
检查集群是否有非标修改组件配置的操作 询问客户是否有做过相关操作。 查看该客户档案，是否有记录相关非标操作。 是，需要详细评估补丁跟非标配置的兼容性。 否，检查结束。 检查集群是否有安装紧急补丁 登录客户集群的主备节点，进入“/home/omm”目录。 查看是否存在紧急补丁的目录，例如MRSxxx或者xxxpatch。
不需要配置互信。 主备集群上的时间必须一致，而且主备集群上的NTP服务必须使用同一个时间源。 规划好恢复数据保存表的数据库，数据表在HDFS的保存位置，以及访问恢复数据的用户清单。 检查ClickHouse备份文件保存路径。 停止ClickHouse的上层应用。 主备集群中，从远
seContext的方式去使用HBase，将要删除的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkDelete接口对HBase表上这些rowKey对应的数据进行删除。 数据规划 基于BulkPut接口使用章节创建的HBase表及其中的数据进行操作。 开发思路
用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的hbase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。 使用特定的规则扫描Hbase表。 运行前置操作
拷贝HBase配置文件至FlinkServer所在节点。 以客户端安装用户登录安装客户端的节点，拷贝HBase的“/opt/client/HBase/hbase/conf/”目录下的所有配置文件至部署FlinkServer的所有节点的一个空目录，如“/tmp/client/HBase/hbase/conf/”。
用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要获取的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkGet接口获取对HBase表上这些rowKey对应的数据。 数据规划 基于BulkPut接口使用章节创建的HBase表及其中的数据进行操作。 开发思路
用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要获取的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkGet接口获取对HBase表上这些rowKey对应的数据。 数据规划 基于BulkPut接口使用章节创建的HBase表及其中的数据进行操作。 开发思路
据（不同操作系统的机器，命令可能不同，suse尝试使用netcat -lk 9999）： nc -lk 9999 在构造一个端口进行接收数据时，需要在客户端所在服务器上安装netcat 开发思路 使用SparkStreaming持续读取特定端口的数据。 将读取到的Dstream通
创建RDD. 以数据源的方式操作HBase，将上面生成的RDD写入HBase表中. 读取HBase表中的数据，并且对其进行简单的操作。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到
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