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导入导出HetuEngine计算实例配置 在HetuEngine的WebUI界面，可以导入/导出实例配置文件、下载实例配置模板。 导入导出步骤 使用可访问HetuEngine WebUI界面的用户登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > HetuE
运行Spark应用时修改split值报错 用户问题 在Spark应用下修改split值时报错。 问题现象 用户需要通过修改一个split最大值来实现多个mapper，从而达到提速的目的，但是执行set命令修改Hive的配置时报错。 0: jdbc:hive2://192.168.1
@throws java.io.IOException */ private void append() throws IOException { final String content = "I append this content."; FSDataOutputStream
OpenTSDB HTTP API接口介绍 OpenTSDB提供了基于HTTP或HTTPS的应用程序接口。请求方式是通过向资源对应的路径发送标准的HTTP请求，请求包含GET、POST方法。它的接口与开源OpenTSDB保持一致，请参见https://opentsdb.net/d
foreachPartition接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的mapPartition接口将rdd并发写入HBase表中。 数据规划 在客户端执行：hbase
通过直接添加具体配置项的参数调用脚本。 作业模板方式： 修改作业模板中所有配置项的参数值，调用脚本时引用修改后的作业模板文件。 Loader客户端安装后，系统自动在“Loader客户端安装目录/loader-tools-1.99.3/loader-tool/job-config/”目录生成各种场景对应的作业模板，不同
通过直接添加具体配置项的参数调用脚本。 作业模板方式： 修改作业模板中所有配置项的参数值，调用脚本时引用修改后的作业模板文件。 Loader客户端安装后，系统自动在“Loader客户端安装目录/loader-tools-1.99.3/loader-tool/job-config/”目录生成各种场景对应的作业模板，不同
@throws java.io.IOException */ private void append() throws IOException { final String content = "I append this content."; FSDataOutputStream
/bin/flink run-application --detached -t yarn-application -Dyarn.application.name=py_sql -Dyarn.ship-files=/opt/client/Flink/flink/yarnship/ -pyarch
/bin/flink run-application --detached -t yarn-application -Dyarn.application.name=py_sql -Dyarn.ship-files=/opt/client/Flink/flink/yarnship/ -pyarch
foreachPartition接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的mapPartition接口将rdd并发写入HBase表中。 数据规划 在客户端执行：hbase
性能指标，并评测集群健康状态，同时提供性能指标的定制化显示功能及指标转换告警方法。Manager可监控所有组件的运行情况，并在故障时实时上报告警。通过界面的联机帮助，用户可以查看性能指标和告警恢复的详细方法，进行快速排障。 Manager关键特性：统一用户权限管理 Manager提供系统中各组件的权限集中管理功能。
/bin/flink run-application --detached -t yarn-application -Dyarn.application.name=py_kafka -Dyarn.ship-files=/opt/client/Flink/flink/yarnship/
数据有压缩的表在执行合并后会采用Spark默认的压缩格式-Snappy。可以通过在客户端设置“spark.sql.parquet.compression.codec”（可选：uncompressed, gzip, snappy）和"spark.sql.orc.compression.
ample.java”中，实现该功能的模块如下： 实现Mapper类，通过HCatRecord获取第一列int类型数据，计数1并输出； public static class Map extends Mapper<LongWritable, HCatRecord,
ample.java”中，实现该功能的模块如下： 实现Mapper类，通过HCatRecord获取第一列int类型数据，计数1并输出； public static class Map extends Mapper<LongWritable, HCatRecord,
@throws java.io.IOException */ private void append() throws IOException { final String content = "I append this content."; FSDataOutputStream
resourcemanager.am.max-attempts ApplicationMaster重试次数，增加重试次数，可以防止资源不足导致的AM启动失败问题。适用于所有ApplicationMaster的全局设置。每个ApplicationMaster都可以使用API设置一个单独的
JobHistoryServer地址（mapreduce.jobhistory.address / mapreduce.jobhistory.webapp.<https.>address）是MapReduce参数，MapReduce客户端提交作业时，会将此地址随任务一起提交给Resource
foreachPartition接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的mapPartition接口将rdd并发写入HBase表中。 数据规划 在客户端执行：hbase
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