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java:128) 2016-04-20 10:42:00,558 | ERROR | [shuffle-server-2] | Still have 1 requests outstanding when connection from 10-91-8-208/10.18.0.115:57959
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YARN support at org.apache.spark.deploy.SparkHadoopUtil$.liftedTree1$1(SparkHadoopUtil.scala:390) at org.apache.spark.deploy.SparkHadoopUtil$
开启防误删后为什么Carbon表没有执行drop命令，回收站中也会存在该表的文件？ 问题 开启防误删下，为什么Carbon表没有执行drop table命令，回收站中也会存在该表的文件？ 回答 在Carbon适配防误删后，调用文件删除命令，会将删除的文件放入回收站中。 在insert、load等命令中会有中间文件
停止运行的RegionServer，在HMaster WebUI中显示的“Dead Region Servers”信息什么时候会被清除掉 问题 在HMaster Web UI中显示处于“Dead Region Servers”状态的RegionServer什么时候会被清除掉？ 回答
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运行Producer.java样例报错获取元数据失败“ERROR fetching topic metadata...” 解决步骤 检查工程conf目录下“producer.properties”中配置的“bootstrap.servers”配置值中访问的IP和端口是否正确： 如
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table1表，然后把table1表的数据经过分析后写到HBase table2表中。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.spark.examples.SparkHbasetoHbase。 /** * 从table1表读取数据，
table1表，然后把table1表的数据经过分析后写到HBase table2表中。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.spark.examples.SparkHbasetoHbase。 /** * 从table1表读取数据
{ // get hiveValue int hiveValue = table1List.get(i).getInt(1); // 根据列簇和列，获取hbase值 String hbaseValue =
ject$1.apply$mcV$sp(DStreamCheckpointData.scala:125) at org.apache.spark.streaming.dstream.DStreamCheckpointData$$anonfun$writeObject$1.appl
after 1 fail over attempts. Trying to fail over after sleeping for 44160ms. java.net.ConnectException: Call From vm1/192.168.39.30 to vm1:8032
为什么非static的KafkaPartitioner类对象去构造FlinkKafkaProducer010，运行时会报错？ 问题 Flink内核升级到1.3.0之后，当kafka调用带有非static的KafkaPartitioner类对象为参数的FlinkKafkaProdu
ject$1.apply$mcV$sp(DStreamCheckpointData.scala:125) at org.apache.spark.streaming.dstream.DStreamCheckpointData$$anonfun$writeObject$1.appl
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Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序（Python） 功能介绍 用户可以使用Spark调用HBase接口来操作HBase table1表，然后把table1表的数据经过分析后写到HBase table2表中。 代码样例 由于pyspark不提供Hbase相关api，本样例使用Python调用Java的方式实现。
{ @Override public Integer call(Integer i1, Integer i2) { return i1 + i2; } }).updateStateByKey( new F
获取每行中的字段属性。 val tf = stream.transform ( rdd => rdd.map(r => (r.value, 1L)) ) // 汇总计算字数的总时间。 val wordCounts = tf.reduceByKey(_ + _)
// hive表值 var hiveValue = iteratorArray(i).getInt(1) // 根据列簇和列，获取hbase值 val hbaseValue = Bytes.toString(resultData
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