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public UserRecord map(String value) throws Exception { return getRecord(value); } }).assignTimestampsAndWatermarks(
name = row.getString(3); Row returnRow = RowFactory.create(age, id, job, name); return returnRow; } } public class DataSchemaProviderExample
向Kerberos服务获取应用服务端的ST（Server Ticket）。 Kerberos服务在收到ST请求后，校验其中的TGT合法后，生成对应的应用服务的ST，再使用应用服务密钥将响应消息进行加密处理。 应用客户端收到ST响应消息后，将ST打包到发给应用服务的消息里面传输给对应的应用服务端（Application
Defaults > Project Structure”。 图3 Configure 在弹出的“Project Structure for New Projects”页面中，选择“SDKs”，单击加号添加JDK。 图4 Project Structure for New Projects 在弹出的“Select
[localhost:21000] > use udfs; [localhost:21000] > create function my_lower(string) returns string location '/user/hive/udfs/hive.jar' symbol='org.apache.hadoop
JobGateway手动更新服务客户端 本章节适用于MRS 3.3.1及之后版本。 操作场景 该操作指导用户在MRS集群添加多服务更新服务客户端失败时，手动更新客户端。 前提条件 Manager上已成功添加服务。 仅适用于Spark 、Hive 、Flink服务。 操作步骤 登录Manager页面，选择“集群
MRS云服务安全最佳实践 安全性是华为云与您的共同责任。华为云负责云服务自身的安全，提供安全的云；作为租户，您需要合理使用云服务提供的安全能力对数据进行保护，安全地使用云，详情请参见责任共担。 MapReduce服务（MRS）提供租户完全可控的大数据集群，兼容开源接口，结合华为云
table.getSchema(); // Scan with a predicate on the 'key' column, returning the 'value' and "added" columns. List<String> projectColumns = new
配置Spark Streaming对接Kafka时数据后进先出功能 配置Spark Streaming对接Kafka可靠性 配置Structured Streaming使用RocksDB做状态存储 父主题： 使用Spark/Spark2x
name为hadoop.系统域名，并在conf/flink-conf.yaml中配置security.kerberos.login相关配置项。 说明： 登录FusionInsight Manager页面，选择“系统 > 权限 > 域和互信 > 本端域”，即可查看系统域名，系统域名所有字母需转换为小写。
产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 主机名 产生告警的主机节点信息。 对系统的影响 nscd服务不可用时，可能会影响该节点从LdapServer上同步数据，此时，使用id命令可能会获取不到Ldap中的数据，影响上层业务。 可能原因 nscd服务未启动。 网络故障，无法访问Ldap服务器。
产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 主机名 产生告警的主机节点信息。 对系统的影响 sssd服务不可用时，可能会影响该节点从LdapServer上同步数据，此时，使用id命令可能会获取不到ldap中的数据，影响上层业务。 可能原因 sssd服务未启动或启动错误。 网络故障，无法访问Ldap服务器。
public UserRecord map(String value) throws Exception { return getRecord(value); } }).assignTimestampsAndWatermarks(
return o1._1().split("[+]")[0].compareTo(o2._1().split("[+]")[0]); } }); return recordList
return o1._1().split("[+]")[0].compareTo(o2._1().split("[+]")[0]); } }); return recordList
Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511) at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.r
的依赖包？ 回答 建议在导入工程后，手动删除自动加载的依赖。步骤如下。 在IDEA工具中，选择“File > Project Structures...”,。 选择“Libraries”，选中自动导入的依赖包，右键选择“Delete”。 父主题： Spark应用开发常见问题
Spark应用开发常见问题 Spark常用API介绍 structured streaming功能与可靠性介绍 如何添加自定义代码的依赖包 如何处理自动加载的依赖包 运行SparkStreamingKafka样例工程时报“类不存在”问题 SparkSQL UDF功能的权限控制机制
的个数来分配map数(一个block一个map)。通过如下配置参数进行调整。 参数入口： 进入Yarn服务参数“全部配置”界面，在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 表1 参数配置-1 参数 描述 默认值 mapreduce.input.fileinputformat
[localhost:21000] > use udfs; [localhost:21000] > create function my_lower(string) returns string location '/user/hive/udfs/hive.jar' symbol='org.apache.hadoop
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