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在Linux环境中编包并运行Spark程序 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar，只需将样例工程复制到编译机器上即可。
ase获取Token，访问HBase则需要配置文件“jaas.conf”进行安全认证。此时若用户未配置“jaas.conf”文件，会导致应用运行失败。 因此，根据应用是否涉及HBase进行以下处理： 当应用不涉及HBase时，即无需获取HBase Token。此时，将“spark
准备本地应用开发环境 准备开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，推荐Windows 7以上版本。 运行环境：Windows或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。
执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出 问题 执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出，日志内容如下。 16/04/19 15:56:22 ERROR
新建表，新增分区等表结构变动操作后，执行Invalidate metadata <table>, 在数据入库/湖后，对于发生变化的表/分区进行主动refresh更新impala元数据 在非Impala引擎（Hive，Spark等）新建、修改表，需要在Impala侧执行Invalidate metadata
se获取Token，访问HBase则需要配置文件“jaas.conf”进行安全认证。此时如果用户未配置“jaas.conf”文件，会导致应用运行失败。 因此，根据应用是否涉及HBase进行以下处理： 当应用不涉及HBase时，即无需获取HBase Token。此时，将“spark
Yarn模式下，有Driver、ApplicationMaster、Executor三种进程。在任务调度和运行的过程中，Driver和Executor承担了很大的责任，而ApplicationMaster主要负责container的启停。 因而Driver和Executor的参数配置对Spark应用的执行
Yarn模式下，有Driver、ApplicationMaster、Executor三种进程。在任务调度和运行的过程中，Driver和Executor承担了很大的责任，而ApplicationMaster主要负责container的启停。 因而Driver和Executor的参数配置对Spark应用的执行
准备本地应用开发环境 准备开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows7以上版本。 运行环境： Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装JDK
您已经对Maven构建方式具备一定的认识和使用方法有一定了解。 MRS应用开发流程说明 通常MRS应用开发流程如下图所示，各组件应用的开发编译操作可参考组件开发指南对应章节。 图1 MRS应用开发流程 表1 MRS应用开发流程说明 阶段 说明 准备开发环境 在进行应用开发前，需首先准备开发环境，推荐使用IntelliJ
一个Topology代表用户的一个执行任务。一个Topology由输入（如kafka soruce）、输出（如kafka sink）和多个Data Transformation组成。 CheckPoint CheckPoint是Flink数据处理高可靠、最重要的机制。该机制可以保证应用在运行过程中出现失
在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn WebUI查看应用程序运行情况
准备本地应用开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows7以上版本。 运行环境：Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装JDK 开发和运行环境的基本配置，版本要求如下：
Hadoop、HBase等之间进行通信。那么Spark应用程序中需要写入安全认证代码，确保Spark程序能够正常运行。 安全认证有三种方式： 命令认证： 提交Spark应用程序运行前，或者在使用CLI连接SparkSQL前，在Spark客户端执行如下命令获得认证。 kinit 组件业务用户
RM是一个全局的资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配。它主要由两个组件构成：调度器（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager，ASM）。 ApplicationMaster（AM） 用户提交的每个应用程序均包含一个AM，主要功能包括： 与RM调度器协商以获取资源（用Container表示）。
RM是一个全局的资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配。它主要由两个组件构成：调度器（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager，ASM）。 ApplicationMaster（AM） 用户提交的每个应用程序均包含一个AM，主要功能包括： 与RM调度器协商以获取资源（用Container表示）。
RM是一个全局的资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配。它主要由两个组件构成：调度器（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager，ASM）。 ApplicationMaster（AM） 用户提交的每个应用程序均包含一个AM，主要功能包括： 与RM调度器协商以获取资源（用Container表示）。
准备本地应用开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。
Flink有两种方式执行应用程序，且执行命令中不需要使用“-t”或“-yt”来传输keystore和truststore文件。 使用Flink的CLI yarn-session.sh命令执行应用程序。如： ./bin/yarn-session.sh -n 2 使用Flink run命令执行应用程序。如：
准备本地应用开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows7以上版本。 运行环境：Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装JDK 开发和运行环境的基本配置，版本要求如下：
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