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chmod +x python3-examples -R。 在python3-examples/pyCLI_nosec.py中的host的值修改为安装HiveServer的节点的业务平面IP，port的值修改为Hive提供Thrift服务的端口（hive.server2.thrift.port），默认值为“10000”。
rget下生成含有“flink-dws-sink-example-1.0.0-SNAPSHOT”字段的Jar包。 在Linux上进入客户端安装目录，如“/opt/client/Flink/flink/conf”作为作为运行目录，将1中生成的“target”目录下包名中含有“fli
Manager页面，选择“运维 > 告警 > 告警”，查看当前告警“定位信息”中的角色名以及确认主机名所在的IP地址。 以客户端安装用户，登录客户端的节点，执行如下命令： cd {客户端安装路径} source bigdata_env 集群已启用Kerberos认证（安全模式）： kinit 组件业务用户
servers Kafka的Broker实例业务IP和端口。 192.168.12.25:21005 specific_jars “客户端安装目录/Flink/flink/lib/flink-connector-kafka-*.jar”包路径，建议写全路径。 说明： 当作业需要以
前提条件 创建集群时已勾选Sqoop组件以及依赖的服务。 安装客户端，具体请参考安装客户端（3.x及之后版本）。例如安装目录为“/opt/client”，请根据实际安装目录修改。为使用Sqoop时简单方便，使用Sqoop时需要安装全量客户端。 如果集群已开启kerberos认证，需要
rget下生成含有“flink-dws-sink-example-1.0.0-SNAPSHOT”字段的Jar包。 在Linux上进入客户端安装目录，如“/opt/client/Flink/flink/conf”作为作为运行目录，将1中生成的“target”目录下包名中含有“fli
servers Kafka的Broker实例业务IP和端口。 192.168.12.25:21005 specific_jars “客户端安装目录/Flink/flink/lib/flink-connector-kafka-*.jar”包路径，建议写全路径。 说明： 当作业需要以
是由组件侧自身的鉴权接口扩展而来，用户在Ranger WebUI上对指定service设置权限策略，Ranger插件会定期从RangerAdmin处更新策略并缓存在组件本地文件，当有客户端请求需要进行鉴权时，Ranger插件会对请求中携带的用户在策略中进行匹配，随后返回接受或拒绝。
试使用combineInputFormat来减少任务读取的文件数量。 增大hadoop命令执行时的内存，该内存在客户端中设置，修改“客户端安装目录/HDFS/component_env”文件中“CLIENT_GC_OPTS”的“-Xmx”参数，将该参数的默认值改大，比如改为512m。然后执行source
/random”的读操作将被阻塞，直到熵池收集到足够的环境噪声数据，导致提交任务慢或者失败。 处理步骤 在集群外客户端所在节点执行以下命令安装rng-tools工具： yum install rng-tools 执行以下命令启动rng-tools： systemctl start
smartctl -d sat+megaraid,2 -t long /dev/sda 是，执行16。 否，执行17。 磁盘不支持smart，通常是因为配置的RAID卡不支持，此时需要使用对应RAID卡厂商的检查工具进行处理，然后执行16。 例如LSI一般是MegaCLI工具。 在告警详情页面
} if (connection != null) { try { //关闭Hbase连接. connection.close() } catch { case e: IOException
Shell命令执行方法： 进入HBase客户端任意目录，执行以下命令。 hbase shell 进入HBase命令行运行模式（也称为CLI客户端连接），如下所示。 hbase(main):001:0> 您可以在命令行运行模式中运行help命令获取HBase的命令参数的帮助信息。 注意事项
} if (connection != null) { try { //关闭Hbase连接. connection.close() } catch { case e: IOException
个检查点恢复，保证数据仅被处理一次（Exactly Once）。 SavePoint Savepoint是指允许用户在持久化存储中保存某个checkpoint，以便用户可以暂停自己的任务进行升级。升级完后将任务状态设置为savepoint存储的状态开始恢复运行，保证数据处理的延续性。
创建高查询性能的CarbonData表 操作场景 本章节根据超过50个测试用例总结得出建议，帮助用户创建拥有更高查询性能的CarbonData表。 表1 CarbonData表中的列 Column name Data type Cardinality Attribution msname
变更为JobHistory。 相关涉及服务名称、角色名称的描述和操作请以实际版本为准。 Spark是一个开源的，并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发大数据应用，对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。 相比于Hadoop，Spark拥有明显的性能优势。 父主题： 使用Spark/Spark2x
通过这些约束和建议，指导开发者在ClickHouse数据库开发使用过程中能够最大化发挥数据库的优势，保障ClickHouse数据库高性能、稳定可靠运行。用户可更专注于上层业务，释放数据更大的价值。 表1 ClickHouse设计规范说明 项目 描述 数据库规划 集群业务规划、容量规划、数据分布。
nfo会执行kill -3将jstack信息打印到.out日志文件里，从而导致.out日志文件过大。 处理步骤 在每个HDFS实例的节点上部署定期清理.out日志文件的定时任务。后台登录HDFS的实例节点，在crontab -e中添加每天0点清理.out日志的定时任务。 crontab
并且HDFS状态为“CORRUPT” 解决办法 请确认该损坏的块是否可以删除。 是，执行2。 否，请联系技术支持。 执行以下命令进入HDFS客户端。 cd HDFS客户端安装目录 source bigdata_env kinit 业务用户 执行以下命令删除之前记录的损坏的块。 hdfs dfs -rm -skipTrash
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