org.apache.hive.beeline.BeeLine.print(BeeLine.java:1856) at org.apache.hive.beeline.Commands.execute(Commands.java:873) at org.apache.hive

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配置 linkConfig.uri 否 String 连接Apache Hadoop时的Namenode URI地址，格式为“ip:port” linkConfig.hiveMsUris 否 String 连接Apache Hadoop时的Hive元数据地址，参考 hive.metastore

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op和hive用户组，主组为hadoop。 操作步骤 使用root登录客户端安装节点，执行如下命令： cd 客户端安装目录 执行以下命令环境变量并认证用户： source bigdata_env kinit 创建的业务用户（未开启Kerberos认证的用户请跳过该操作） 将以下参

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auto_tgts.add("org.apache.storm.security.auth.kerberos.AutoTGT"); //添加AutoHDFS插件 //如果对接HBase，则如下更改为：auto_tgts.add("org.apache.storm.hbase.security

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import org.apache.hudi.QuickstartUtils._ import scala.collection.JavaConversions._ import org.apache.spark.sql.SaveMode._ import org.apache.hudi.

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className: "org.apache.storm.kafka.StringScheme" #使用构造函数定义component - id: "defaultTopicSelector" className: "org.apache.storm.kafka.bolt

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n.java”，单击“Run as > Run Configurations”，参考如下截图添加环境变量"-Dzookeeper.clientCnxnSocket=org.apache.zookeeper.ClientCnxnSocketNetty -Dzookeeper.client

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认证使用的ak和sk硬编到代码中或明文存储存在较大安全风险，建议在配置文件或环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全； * 本示例ak和sk保存在环境变量中为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。

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Hive列加密机制目前支持的加密算法有两种，在建表时指定： AES：对应加密类名称为“org.apache.hadoop.hive.serde2.AESRewriter”。 SMS 4：对应加密类名称为“org.apache.hadoop.hive.serde2.SMS4Rewriter”。 将原始

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https://archive.apache.org/dist//maven/maven-3/3.6.3/binaries/apache-maven-3.6.3-bin.tar.gz tar -zxvf apache-maven-3.6.3-bin.tar.gz && mv apache-maven-3

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（可选）在开发环境中（例如IntelliJ IDEA中），运行此样例代码需要设置运行用户，设置运行用户有两种方式，添加环境变量HADOOP_USER_NAME或者修改代码。设置环境变量方法具体如下： 选中需要运行的样例程序HdfsExample.java或者ColocationExample

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如何在Flume配置文件中使用环境变量 以root用户登录安装Flume客户端所在节点。 切换到以下目录。 cd Flume客户端安装目录/fusioninsight-flume-Flume组件版本号/conf 在该目录下的“flume-env.sh”文件中添加环境变量。 格式： export

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import org.apache.hudi.QuickstartUtils._ import scala.collection.JavaConversions._ import org.apache.spark.sql.SaveMode._ import org.apache.hudi.

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className: "org.apache.storm.kafka.StringScheme" #使用构造函数定义component - id: "defaultTopicSelector" className: "org.apache.storm.kafka.bolt

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import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.SparkContext; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api

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本示例以AK和SK保存在环境变量中为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。以Linux系统为例在本地将已获取的AK/SK设置为环境变量。 打开终端，输入以下命令打开环境变量配置文件。 vi ~/.bashrc

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STORED AS inputformat 'org.apache.hadoop.hive.contrib.fileformat.SpecifiedDelimiterInputFormat' outputformat 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveI

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org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark

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"os" "strconv" "time" "github.com/apache/rocketmq-clients/golang" "github.com/apache/rocketmq-clients/golang/credentials" ) const

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、“flink-core”和“flink-streaming-java_2.11”的引用。如下： <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-storm_2.11</artifactId> <version>1

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在容器中通过环境变量获取Pod基础信息 客户如果需要在容器内获取POD的基础信息，可以通过kubernetes中的Downward API注入环境变量的方式实现。本操作实践展示如何在Deployment和POD的定义中增加环境变量配置，获取Pod的namespace、name、uid、IP、Region和AZ。

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