若用户需要对接安全Kafka，则还需要在spark客户端的conf目录下的“jaas.conf”文件中增加“KafkaClient”的配置信息，示例如下： KafkaClient { com.sun.security.auth.module.Krb5LoginModule required

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若用户需要对接安全Kafka，则还需要在spark客户端的conf目录下的“jaas.conf”文件中增加“KafkaClient”的配置信息，示例如下： KafkaClient { com.sun.security.auth.module.Krb5LoginModule required

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使用kafka采集数据时报错IllegalArgumentException 问题 线程“main”报错 org.apache.kafka.common.KafkaException，构造kafka消费者失败，报错： java.lang.IllegalArgumentException:

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使用kafka采集数据时报错IllegalArgumentException 问题 线程“main”报错 org.apache.kafka.common.KafkaException，构造kafka消费者失败，报错： java.lang.IllegalArgumentException:

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producer.KafkaProducer中定义的接口，在使用“kafka-console-producer.sh”时，默认使用此API。 旧Producer API 指kafka.producer.Producer中定义的接口，在使用“kafka-console-producer.sh

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Flume对接安全Kafka指导 操作场景 使用Flume客户端对接安全kafka。 操作步骤 新增jaas.conf文件，并保存到“${Flume客户端安装目录}/conf”下，jaas.conf文件内容如下： KafkaClient { com.sun.security.auth

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Flume对接安全Kafka指导 操作场景 使用Flume客户端对接安全kafka。 本章节适用于 MRS 3.x及之后版本。 操作步骤 新增jaas.conf文件，并保存到“${Flume客户端安装目录}/conf”下，jaas.conf文件内容如下： KafkaClient { com.sun.security

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found”的值修改为“true”。配置完后重启kafka服务。未开启Kerberos认证的普通集群无需此配置。 用户使用Linux命令创建topic，如果是安全集群，用户执行命令前需要使用kinit命令进行人机认证，如：kinit flinkuser。 flinkuser需要用户自己创建，并

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执行python --version，检查当前Python的版本。 实施步骤 安装SDK依赖包。 使用pip安装 pip install huaweicloudsdkkafka 使用源码安装 cd huaweicloudsdkkafka-${version} python setup

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.withAk(ak) .withSk(sk); KafkaClient client = KafkaClient.newBuilder() .withCredential(auth)

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以客户端安装用户，登录已安装Kafka客户端的节点。 执行以下命令，切换到Kafka客户端安装目录，例如“/opt/kafkaclient”。 cd /opt/kafkaclient 执行以下命令，配置环境变量。 source bigdata_env 执行以下命令，进行用户认证（普通模式跳过此步骤）。

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以客户端安装用户，登录已安装Kafka客户端的节点。 执行以下命令，切换到Kafka客户端安装目录，例如“/opt/kafkaclient”。 cd /opt/kafkaclient 执行以下命令，配置环境变量。 source bigdata_env 执行以下命令，进行用户认证（普通模式跳过此步骤）。

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使用 语法格式 创建全量物化视图 CREATE MATERIALIZED VIEW [ view_name ] AS { query_block }; 刷新全量物化视图 REFRESH MATERIALIZED VIEW [ view_name ]; 删除物化视图 DROP MATERIALIZED

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使用 语法格式 创建全量物化视图 CREATE MATERIALIZED VIEW [ view_name ] AS { query_block }; 刷新全量物化视图 REFRESH MATERIALIZED VIEW [ view_name ]; 删除物化视图 DROP MATERIALIZED

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使用 语法格式 创建全量物化视图 CREATE MATERIALIZED VIEW [ view_name ] AS { query_block }; 全量刷新物化视图 REFRESH MATERIALIZED VIEW [ view_name ]; 删除物化视图 DROP MATERIALIZED

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使用 语法格式 创建全量物化视图 CREATE MATERIALIZED VIEW [ view_name ] AS { query_block }; 全量刷新物化视图 REFRESH MATERIALIZED VIEW [ view_name ]; 删除物化视图 DROP MATERIALIZED

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Python样例代码 功能介绍 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：SecurityKafkaWordCount。 当Streaming

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Python样例代码 功能介绍 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：SecurityKafkaWordCount。 当Streaming

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使用 语法格式 创建增量物化视图 CREATE INCREMENTAL MATERIALIZED VIEW [ view_name ] AS { query_block }; 全量刷新物化视图 REFRESH MATERIALIZED VIEW [ view_name ]; 增量刷新物化视图

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使用 语法格式 创建增量物化视图 CREATE INCREMENTAL MATERIALIZED VIEW [ view_name ] AS { query_block }; 全量刷新物化视图 REFRESH MATERIALIZED VIEW [ view_name ]; 增量刷新物化视图

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使用 1. 验证北向应用NA通过云端ITIntegration调用IT应用（IA） 验证方法可选择华为 API Explorer 、Postman等接口测试工具、实际构建南向应用NA三种方式来验证。 如果使用Postman等接口调试工具或者实际构建南向应用NA来测试请参考API参考。

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