本文由AI智能模型生成，在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，訓(xùn)練NLP文本生成模型，根據(jù)標(biāo)題生成內(nèi)容，適配到模板。內(nèi)容僅供參考，不對(duì)其準(zhǔn)確性、真實(shí)性等作任何形式的保證，如果有任何問題或意見，請(qǐng)聯(lián)系contentedit@huawei.com或點(diǎn)擊右側(cè)用戶幫助進(jìn)行反饋。我們?cè)瓌t上將于收到您的反饋后的5個(gè)工作日內(nèi)做出答復(fù)或反饋處理結(jié)果。
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猜你喜歡：storm集群擁有了所有用戶，則可以在集群中進(jìn)行如下配置。MapReduce，支持從CSV文件導(dǎo)入的Map任務(wù)以及創(chuàng)建。Yarn還能夠直接對(duì)同一個(gè)用戶或者在不同的時(shí)間點(diǎn)(如某個(gè)文件創(chuàng)建或其他任務(wù)中)，將任務(wù)(如某個(gè)文件上傳或文件上傳)放到HDFS中，最后再進(jìn)行參數(shù)配置。具體配置可參考HDFS任務(wù)(寫入文件)。HDFS與Yarn任務(wù)使用相同，不影響上層應(yīng)用的運(yùn)行。用戶需要具有Hive和Namespace的讀、寫、執(zhí)行權(quán)限。更多標(biāo)題相關(guān)內(nèi)容，可點(diǎn)擊查看
猜您想看：用戶同時(shí)還需要具備管理員權(quán)限。用戶已明確具體業(yè)務(wù)需求，通過一個(gè)“創(chuàng)建文件”，完成這個(gè)MapReduce任務(wù)的創(chuàng)建。用戶已規(guī)劃的HDFS目錄，并已經(jīng)存在。使用omm用戶連接的節(jié)點(diǎn)，需要具有hive的NameSpace、SparkSQL 數(shù)據(jù)庫 的讀、寫和執(zhí)行權(quán)限。如果數(shù)據(jù)庫中使用了hdfs數(shù)據(jù)庫，需要執(zhí)行hdfs-ls命令進(jìn)行用戶認(rèn)證。例如，kinituser系統(tǒng)返回如下信息。更多標(biāo)題相關(guān)內(nèi)容，可點(diǎn)擊查看
智能推薦：在HDFS中直接修改文件，使其完整配置擁有完整寫權(quán)限。如果數(shù)據(jù)庫中使用了listHdfs，需要設(shè)置相關(guān)服務(wù)的元數(shù)據(jù)權(quán)限，以及集群HDFS的管理員權(quán)限。如果數(shù)據(jù)庫中使用了flume用戶訪問Hive，需要設(shè)置hdfs的權(quán)限，使得hive無法訪問。如果數(shù)據(jù)庫中已經(jīng)存在hdfs的表，需要對(duì)Hive數(shù)據(jù)庫有Namespace信息的讀權(quán)限。在Hive和HDFS中使用load命令來切換HDFS文件。在普通模式下，用戶可以在Hive端直接使用。更多標(biāo)題相關(guān)內(nèi)容，可點(diǎn)擊查看
