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appName("JavaHBaseBulkPutExample")\ .getOrCreate() # 向sc._jvm中导入要运行的类 java_import(spark._jvm, 'com.huawei.bigdata.spark.examples.hbasecontext
差,因此推荐使用keytab方式。 应用开发操作步骤 确认Storm和HBase组件已经安装,并正常运行。 将storm-examples导入到IntelliJ IDEA开发环境,请参见准备Storm应用开发环境。 如果集群启用了安全服务,按登录方式分为以下两种: keytab方
如hive3。 用户同时还需要至少有manager_viewer权限的角色。 获取运行状态的Oozie服务器(任意实例)URL,如“https://10.1.130.10:21003/oozie”。 获取运行状态的Oozie服务器主机名,如“10-1-130-10”。 获取Yarn
如hive3。 用户同时还需要至少有manager_viewer权限的角色。 获取运行状态的Oozie服务器(任意实例)URL,如“https://10.1.130.10:21003/oozie”。 获取运行状态的Oozie服务器主机名,如“10-1-130-10”。 获取Yarn
如hive3。 用户同时还需要至少有manager_viewer权限的角色。 获取运行状态的Oozie服务器(任意实例)URL,如“https://10.1.130.10:21003/oozie”。 获取运行状态的Oozie服务器主机名,如“10-1-130-10”。 获取Yarn
如hive3。 用户同时还需要至少有manager_viewer权限的角色。 获取运行状态的Oozie服务器(任意实例)URL,如“https://10.1.130.10:21003/oozie”。 获取运行状态的Oozie服务器主机名,如“10-1-130-10”。 获取Yarn
文件需要root用户权限)中设置集群所有节点主机名和业务平面IP地址映射,主机名和IP地址请保持一一对应,可执行以下步骤在hosts文件中导入集群的域名映射关系。 切换至root用户或者其他具有修改hosts文件权限的用户。 su - root 进入客户端解压目录。 cd /tm
sqoop2-shell有两种获取登录认证信息的方式,第一种通过配置文件获取,具体配置项请参考使用sqoop-shell工具导入数据到HDFS、使用sqoop-shell工具导入数据到HBase;第二种方式则使用参数直接提供认证信息,这个方式有两种模式:密码模式和Kerberos认证模式。 进入交互模式命令
配置Flink通过Guardian访问OBS 参考配置Guardian服务对接OBS完成Guardian对接OBS后,即可在Flink客户端访问OBS并行文件系统并运行作业。 Flink对接OBS 使用安装客户端的用户登录Flink客户端安装节点。 执行如下命令初始化环境变量。 source
/SK签名指南。 签名SDK只提供签名功能,与服务提供的SDK不同,使用时请注意。 您也可以通过这个视频教程了解AK/SK认证的使用:https://bbs.huaweicloud.com/videos/100697 。 Token认证 Token的有效期为24小时,需要使用一个
RY_AND_DISK)等。 pyspark.sql.SQLContext:是SparkSQL功能的主入口。可用于创建DataFrame,注册DataFrame为一张表,表上执行SQL等。 pyspark.sql.DataFrame:分布式数据集。DataFrame等效于Spar
对于已安装HBase组件的节点组扩容时: 如果集群没有开启节点自动注册DNS,扩容该节点组时需选择不启动组件,之后请参考服务端配置过期后更新MRS集群客户端更新完HBase客户端配置后再启动扩容节点上的HBase组件实例。 以下版本默认开启了集群自动注册DNS,也可以请通过查询对应版本元数据查询返回
RY_AND_DISK)等。 pyspark.sql.SQLContext:是SparkSQL功能的主入口。可用于创建DataFrame,注册DataFrame为一张表,表上执行SQL等。 pyspark.sql.DataFrame:分布式数据集。DataFrame等效于Spar
RY_AND_DISK)等。 pyspark.sql.SQLContext:是SparkSQL功能的主入口。可用于创建DataFrame,注册DataFrame为一张表,表上执行SQL等。 pyspark.sql.DataFrame:分布式数据集。DataFrame等效于Spar
RY_AND_DISK)等。 pyspark.sql.SQLContext:是SparkSQL功能的主入口。可用于创建DataFrame,注册DataFrame为一张表,表上执行SQL等。 pyspark.sql.DataFrame:分布式数据集。DataFrame等效于Spar
RY_AND_DISK)等。 pyspark.sql.SQLContext:是SparkSQL功能的主入口。可用于创建DataFrame,注册DataFrame为一张表,表上执行SQL等。 pyspark.sql.DataFrame:分布式数据集。DataFrame等效于Spar
配置Spark数据传输加密 操作场景 本章节指导用户设置Spark安全通道加密,以增强安全性。 该章节仅适用于MRS 3.x及之后版本。 配置Spark数据传输加密 参数修改入口:登录Manager页面,选择“集群 > 服务 > Spark > 配置”,展开“全部配置”页签,在搜索框中输入相关参数名称。
fold/aggregate(返回几个标量)、take(返回前几个元素)。 生成Scala集合类型,如collect(把RDD中的所有元素导入Scala集合类型)、lookup(查找对应key的所有值)。 写入存储,如与前文textFile对应的saveAsTextFile。 还
fold/aggregate(返回几个标量)、take(返回前几个元素)。 生成Scala集合类型,如collect(把RDD中的所有元素导入Scala集合类型)、lookup(查找对应key的所有值)。 写入存储,如与前文textFile对应的saveAsTextFile。 还
fold/aggregate(返回几个标量)、take(返回前几个元素)。 生成Scala集合类型,如collect(把RDD中的所有元素导入Scala集合类型)、lookup(查找对应key的所有值)。 写入存储,如与前文textFile对应的saveAsTextFile。 还