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” ，在内容中添加“ <property name="dynamic.classpath" value="true" />” ，如图1。 图1 修改“ .idea\workspace.xml”文件 父主题： Storm应用开发常见问题
如何处理新创建的Flink用户提交任务报ZooKeeper文件目录权限不足 问题 创建一个新的Flink用户，提交任务，ZooKeeper目录无权限导致提交Flink任务失败，日志中报如下错误： NoAuth for /flink_base/flink/application_1499222480199_0013
在使用yarn-client模式提交时生效，如图1所示，第一个应用是使用yarn-client模式提交的，正确显示代码里设置的应用名Spark Pi，第二个应用是使用yarn-cluster模式提交的，设置的应用名没有生效。 图1 提交应用 回答 导致这个问题的主要原因是，yar
使用IBM JDK产生异常，提示“Problem performing GSS wrap”信息 问题 使用IBM JDK产生异常，提示“Problem performing GSS wrap”信息 回答 问题原因： 在IBM JDK下建立的JDBC connection时间超过登
sql.functions import lit deletes = list(map(lambda row: (row[0], row[1]), ds.collect())) df = spark.sparkContext.parallelize(deletes).toDF(['uuid'
如何处理新创建的Flink用户提交任务报ZooKeeper文件目录权限不足 问题 创建一个新的Flink用户，提交任务，ZooKeeper目录无权限导致提交Flink任务失败，日志中报如下错误： NoAuth for /flink_base/flink/application_1499222480199_0013
seconds) 0: jdbc:hive2://192.168.169.84:22550/default> 回答 Spark的表管理层次如图1所示，最底层是Spark的临时表，存储着使用DataSource方式的临时表，在这一个层面中没有数据库的概念，因此对于这种类型表，表名在各个数据库中都是可见的。
在Linux系统上新建两个文本文件，将log1.txt中的内容复制保存到input_data1.txt，将log2.txt中的内容复制保存到input_data2.txt。 在HDFS上建立一个文件夹“/tmp/input”，并上传input_data1.txt，input_data2.txt到此目录，命令如下：
创建客户端对象来操作Hudi： String tablePath = args[0]; String tableName = args[1]; SparkConf sparkConf = HoodieExampleSparkUtils.defaultSparkConf("hoo
为什么含转义字符的输入数据记录到Bad Records中的值与原始数据不同？ 问题 为什么含转义字符的输入数据记录到Bad Records中的值与原始数据不同？ 回答 转义字符以反斜线"\"开头，后跟一个或几个字符。如果输入记录包含类似\t，\b，\n，\r，\f，\'，\"，\
在Linux系统上新建两个文本文件，将log1.txt中的内容复制保存到input_data1.txt，将log2.txt中的内容复制保存到input_data2.txt。 在HDFS上建立一个文件夹“/tmp/input”，并上传input_data1.txt，input_data2.txt到此目录，命令如下：
2) val df = spark.read.json(spark.sparkContext.parallelize(inserts, 1))df.write.format("org.apache.hudi"). options(getQuickstartWriteConfigs)
"<checkpointLocation> <protocol> <service> <domain>") System.exit(1) } val Array(bootstrapServers, maxEventDelay, reqTopic, showTopic
Spark同时访问两个HBase样例程序（Scala） 以下为Spark同时访问两个HBase样例程序的Scala示例。 下面代码片段仅为演示。 具体代码参见：com.huawei.spark.examples.SparkOnMultiHbase def main(args: Array[String]):
b_sales/.hive-staging_hive_2016-06-25_15-09-16_999_8137121701603617850-1/-ext-10000/_temporary/0/_temporary/attempt_201606251509_0010_m_000015
root_20160716174218_90f55869-000a-40b4-a908-533f63866fed Total jobs = 1 Launching Job 1 out of 1 Number of reduce tasks is set to 0 since there's no reduce
"mapsTotal":1, "mapsCompleted":1, "reducesTotal":1, "reducesCompleted":1 }
2) val df = spark.read.json(spark.sparkContext.parallelize(inserts, 1))df.write.format("org.apache.hudi"). options(getQuickstartWriteConfigs)
sql.functions import lit deletes = list(map(lambda row: (row[0], row[1]), ds.collect())) df = spark.sparkContext.parallelize(deletes).toDF(['uuid'
创建客户端对象来操作Hudi： String tablePath = args[0]; String tableName = args[1]; SparkConf sparkConf = HoodieExampleSparkUtils.defaultSparkConf("hoo
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