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关闭Kafka Manager
.withAk(ak) .withSk(sk); KafkaClient client = KafkaClient.newBuilder() .withCredential(auth)
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删除Smart Connector任务
.withAk(ak) .withSk(sk); KafkaClient client = KafkaClient.newBuilder() .withCredential(auth)
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删除指定的实例
.withAk(ak) .withSk(sk); KafkaClient client = KafkaClient.newBuilder() .withCredential(auth)
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修改转储任务的配额
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.withAk(ak) .withSk(sk); KafkaClient client = KafkaClient.newBuilder() .withCredential(auth)
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批量重启或删除实例
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.withAk(ak) .withSk(sk); KafkaClient client = KafkaClient.newBuilder() .withCredential(auth)
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使用
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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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Flink Kafka样例程序开发思路
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found”的值修改为“true”，如图1所示。配置完后重启Kafka服务。 图1 配置用户创建topic的权限 用户使用Linux命令行创建topic，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，并拥有创建K
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使用
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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
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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
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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
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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; 全量刷新物化视图 REFRESH MATERIALIZED VIEW view_name; 增量刷新物化视图 REFRESH INCREMENTAL
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使用
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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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查询维护时间窗时间段
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.withAk(ak) .withSk(sk); KafkaClient client = KafkaClient.newBuilder() .withCredential(auth)
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修改实例信息
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.withAk(ak) .withSk(sk); KafkaClient client = KafkaClient.newBuilder() .withCredential(auth)
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Flink Kafka样例程序开发思路
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found”的值修改为“true”，如图1所示。配置完后重启Kafka服务。 图1 配置用户创建topic的权限 用户使用Linux命令行创建topic，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，并拥有创建K
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Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序开发思路
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storeKey=true debug=true; }; 使用--files和相对路径提交keytab文件，这样才能保证keytab文件被加载到executor的container中。 <brokers>中的端口，Kafka 0-10 Write To Print样例请使用SASL_PLAINTEXT协议端口号，Write
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创建关闭实例转储节点的订单
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.withAk(ak) .withSk(sk); KafkaClient client = KafkaClient.newBuilder() .withCredential(auth)
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Flink客户端执行命令报错“Error while parsing YAML configuration file : security.kerberos.login.keytab”
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。 Flink整个系统有两种认证方式： 使用kerberos认证：Flink yarn client、Yarn Resource Manager、JobManager、HDFS、TaskManager、Kafka和Zookeeper。 使用YARN内部的认证机制：Yarn Resource
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Spark Structured Streaming状态操作样例程序开发思路
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keytab和krb5.conf文件为安全模式下的认证文件，需要在 FusionInsight Manager中下载principal用户的认证凭证，样例代码中使用的用户为：sparkuser，需要修改为准备好的开发用户。 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
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Spark Structured Streaming状态操作样例程序开发思路
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keytab和krb5.conf文件为安全模式下的认证文件，需要在FusionInsight Manager中下载principal用户的认证凭证，样例代码中使用的用户为：sparkuser，需要修改为准备好的开发用户。 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
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Spark Structured Streaming样例程序（Python）
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Spark Structured Streaming样例程序（Python） 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：
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