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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接口使用章节中创建的HBase表及其中的数据进行操作。 开发思路
编排。 前提条件 已获取待连接数据对应的驱动Jar包并上传。 开启Kerberos认证的集群需已参考CDL用户权限管理创建具有CDL管理操作权限的用户。 操作步骤 使用具有CDL管理操作权限的用户或admin用户(未开启Kerberos认证的集群)登录CDLService Web
端用户“zkcli/hadoop.hadoop.com@HADOOP.COM”的日志。 ZooKeeper中的用户详情: 在ZooKeeper中,不同的认证方案使用不同的凭证作为用户。 基于认证供应商的要求,任何参数都可以被认为是用户。 示例: SAMLAuthenticatio
fileInputStream = null; } } 获取ZooKeeper的IP列表和端口、集群的认证模式、HiveServer的SASL配置、HiveServer在ZooKeeper中节点名称、客户端对服务端的发现模式、以及服务端进程认证的principal。这些配置样例代码会自动从“hiveclient
fileInputStream = null; } } 获取ZooKeeper的IP列表和端口、集群的认证模式、HiveServer的SASL配置、HiveServer在ZooKeeper中节点名称、客户端对服务端的发现模式、以及服务端进程认证的principal。这些配置样例代码会自动从“hiveclient
域展示)等场景下。 为保证Hive服务的高可用性、用户数据的安全及访问服务的可控制,在开源社区的Hive-3.1.0版本基础上,Hive新增如下特性: 基于Kerberos技术的安全认证机制。 数据文件加密机制。 完善的权限管理。 开源社区的Hive特性,请参见https://cwiki
* 用户自己生成的Token的TOKENID */ token.append("username=\"PPVz2cxuQC-okwJVZnFKFg\"").append(LINE_SEPARATOR); /** * 用户自己生成的Token的HMAC */ token
* 用户自己生成的Token的TOKENID */ token.append("username=\"PPVz2cxuQC-okwJVZnFKFg\"").append(LINE_SEPARATOR); /** * 用户自己生成的Token的HMAC */ token
仅作数据计算处理的存算分离场景。 用户通过IAM服务的“委托”机制进行简单配置,即可实现OBS的访问。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供大数据平台批处理计算能力,能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query
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接口使用章节中创建的HBase表及其中的数据进行操作。 开发思路
使用mapPartition接口遍历上述rowkey对应的数据信息,并进行简单的操作。 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环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME”
以HBaseContext的方式操作HBase,将上面生成的RDD写入HBase表中。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME”
以HBaseContext的方式操作HBase,将上面生成的RDD写入HBase表中。 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Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME”
使用mapPartition接口遍历上述rowkey对应的数据信息,并进行简单的操作。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME”
数据库连接端口为Doris FE的查询连接端口,可通过登录MRS Doris集群的Manager界面,选择“集群 > 服务 > Doris > 实例”,查看任一FE实例的业务IP地址获取。 Doris FE实例IP地址可通过登录MRS Doris集群的Manager界面,选择“集群
已将准备连接MapReduce集群配置文件获取的配置文件放置到MapReduce样例工程的“../src/mapreduce-example-security/conf”路径下。 已参考规划MapReduce统计样例程序数据将待处理数据上传至HDFS。 运行统计样例程序 确保样例工程依赖的所有jar包已正常获取。
查看权限显示错误的问题。 解决使用ClickHouse管理员权限角色进行权限修改时,取消单个库的管理权限后,其他权限丢失的问题。 解决管理面1条慢查询在界面上报2条同样的查询信息的问题。 解决ALM-12054 证书文件失效告警误报的问题。 ClickHouse的nginx参数优
0.11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
a角色实例的IP地址。 kafka_topic_list 消费Kafka的Topic。 kafka_group_name Kafka消费组。 kafka_format 消费数据的格式化类型,JSONEachRow表示每行一条数据的json格式,CSV格式表示逗号分隔的一行数据。 kafka_row_delimiter
Studio图形界面客户端”下载Data Studio工具。 使用已创建好的DWS集群中的数据库用户名、密码等信息,参考使用Data Studio工具连接章节连接DWS数据库。 将DWS数据库中的表数据导出到CSV格式文件。 (可选)如果DWS数据库对应的表和数据已经存在,该步骤请忽略。本文通过演示在DWS创建测试表,并插入测试数据进行演示。