查看最新的application_1763460582895_0009是没有任务提交的，说明使用上述的-D execution.target=yarn-session参数设置可以实现多Yarn Session模式下，将sql文件提交到指定的Yarn Session。注意：如果是其他ID，如application_1763460582895_0009，没有报错，仍然是提交到最近存在的一个Yarn会话

现目前是调研批流一体数仓架构，整体的流程图如下：同时为了资源隔离、灵活性、安全性和高可用，需要部署单独的客户端便于管理。：在独立客户端机器（xx.x.xx.214）上部署 Flink 1.19，并配置其向远程 CDH 集群（xx.x.xx.201-xx.x.xx205）的 YARN Session 提交 SQL 任务。

你会看到大量的 JSON 数据滚动，其中包含最新的 Update 和 Delete 操作记录（Key 相同的数据，后面的消息会覆盖前面的状态）。：Kafka 中没有数据，或者 Flink 任务没能从 Kafka 读到数据（可能是 Topic 名称不对，或者 Group ID 问题）。：Kafka 物理数据量（1400）与 Flink 逻辑状态量（1200）符合流处理的一致性语义。对于 Kafka

python版本:3.8.20该测试旨在描述如何通过 Python 自动化脚本远程连接 Flink 集群，并对 Paimon 数据湖格式进行基础的 CRUD（增删改查）及压力测试。描述了一套基于 Pythonparamiko库实现的自动化测试流程。该流程通过 SSH 连接到部署了 Flink 客户端的远程服务器，利用提交 SQL 任务到 Flink on YARN 集群，完成针对 Paimon 表

由于 CDH 默认环境未变更，原有的hive命令依然指向旧版本。针对 .sql 脚本的调度，需采用以下替代方案。

本文档详细记录了在 CDH 6.3.2（Hadoop 3.0.0）集群环境下，通过外挂方式部署 Spark 3.5.7 客户端，并配置 Apache Paimon 1.1.1 支持的全过程。涵盖源码编译、环境配置、脚本封装及功能验证。

为了解决如上出现的问题，需要在CDH 6.3.2 版本上编译支持java8，能对paimon 1.1.1 的表进行增删改查等操作。为了解决CDH 6.3.2 默认的 Hive sql on Spark 和 Spark sql （Spark版本为2.4.0）无法写入修改Paimon 1.1.1 版本的表格数据的问题。在终端执行下述语句，用于验证hive sql on spark对paimon表数据的

高可用性 (HA)：配置了nd1和nd3双 Metastore 节点，任意单点故障不影响 Doris 业务查询。性能优化 (CBO)：Doris 可以从 HMS 获取表的行数、文件大小等统计信息，生成更优的 Join 执行计划。数据准确性：HMS 模式能正确识别 Paimon/Hive 的 ACID 事务状态，避免读取到未提交或已删除的脏数据。运维规范：统一通过 Metastore 管理元数据，符

JDK 版本报错现象:解决: StarRocks 4.0.2 强制要求JDK 17。必须在fe.conf和be.conf中显式配置。FE 启动失败 / 端口冲突现象:。原因: CDH 的 Zookeeper (zookeep) 占用了 9010。解决: 将fe.conf中的修改为19010。注意所有 FE 节点必须一致，且 helper 参数也要用新端口。YARN 端口冲突原因: StarRock

操作系统: CentOS 7 (CDH 6.3.2 环境混合部署)节点配置CPU: 10核内存: 14GB (资源紧缺，需精细调优)存储: 400GB SSD部署用户bigdataJava 环境问题现象报错信息关键词原因分析解决方案Java 环境缺失启动脚本未找到 CDH 自带的 JDK 路径。在fe.conf和be.conf第一行添加。FE 启动权限错误或首次使用了sudo启动，导致文件归属变为