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【Spark WebUI】访问JobHistory中某个应用的原生页面时页面显示错误 用户问题 提交一个Spark应用，包含单个Job百万个Task。应用结束后，在JobHistory中访问该应用的WebUI页面，浏览器会等待较长时间才跳转到应用WebUI页面，若10分钟内无法跳转，则页面会显示Proxy
<tablename> 注意事项 如果column qualifier上建有索引，在该字段的批量删除是会失败的，即不允许在建有索引的字段上执行批量删除。 如果不设置执行结果输出数据文件（delete.hfile.output），默认是/tmp/deletedata/表名。 父主题： 增强HBase BulkLoad工具数据迁移能力
createDefault()) { HttpPost httpPost = new HttpPost(QUERY_URL);// 请求需要设置超时时间 addTimeout(httpPost); String queryRequest = genQueryReq();
Server页面，用于展示已经完成的和未完成的Spark应用的运行情况。 页面包括了应用ID、应用名称、开始时间、结束时间、执行时间、所属用户等信息。单击应用ID，页面将跳转到该应用的SparkUI页面。 查看Spark日志获取应用运行情况。 您可以查看Spark日志了解应用运行
= input.getString(0); String[] words = sentence.split(" "); for (String word : words) { word = word.trim();
= input.getString(0); String[] words = sentence.split(" "); for (String word : words) { word = word.trim();
y = 8192，granularity配置为3，则使用8192*3条记录创建一条索引数据。 创建索引样例 CREATE TABLE skip_index_test ON CLUSTER default_cluster ( ID String, URL String
缺点：需要定期合并整理compact，否则碎片文件较多。读取性能较差，因为需要将delta log和老数据文件合并。 Hudi表存储 Hudi在写入数据时会根据设置的存储路径、表名、分区结构等属性生成Hudi表。 Hudi表的数据文件，可以使用操作系统的文件系统存储，也可以使用HDFS这种分布式的文件
缺点：需要定期合并整理compact，否则碎片文件较多。读取性能较差，因为需要将delta log和老数据文件合并。 Hudi表存储 Hudi在写入数据时会根据设置的存储路径、表名、分区结构等属性生成Hudi表。 Hudi表的数据文件，可以使用操作系统的文件系统存储，也可以使用HDFS这种分布式的文件
操作场景 为了运行MRS产品Hive组件的Python接口样例代码，需要完成下面的操作。 操作步骤 客户端机器必须安装有Python，其版本不低于2.6.6，最高不能超过2.7.13。 在客户端机器的命令行终端输入python可查看Python版本号。如下显示Python版本为2.6.6。
操作场景 为了运行MRS产品Hive组件的Python接口样例代码，需要完成下面的操作。 操作步骤 客户端机器必须安装有Python，其版本不低于2.6.6，最高不能超过2.7.13。 在客户端机器的命令行终端输入python可查看Python版本号。如下显示Python版本为2.6.6。
ha.AdaptiveFailoverProxyProvider not found。 原因分析 出现这个报错可能的场景有： 开源HDFS客户端访问MRS集群的HDFS时报错。 使用jar包连接MRS集群的HDFS（包括提交任务时连接HDFS）时报错。 解决办法 方法一： 找到命
(dt='2021-10-*') // 删除10月份的分区 注意事项 模糊匹配去删除多分区，仅支持支持*，不支持复杂的正则。 系统响应 可在driver日志和客户端中查看命令运行成功或失败。 父主题： Hudi DML语法说明
tedYet Exception: Not replicated yet”错误。 图1 报错信息 回答 以下原因可能造成该报错： HDFS客户端向NameNode发送新Block申请，由于NameNode来不及处理导致超时。 DataNode增量上报太慢，NameNode无法及时分配新的Block。
调测Alluxio应用 Alluxio客户端运行及结果查看 执行mvn clean compile assembly:single生成jar包，在工程目录target目录下获取，比如:alluxio-examples-mrs-1.9-jar-with-dependencies.jar。
d命令行中加入如下参数。 表1 增强BulkLoad效率的配置项 参数 描述 配置的值 -Dimporttsv.mapper.class 用户自定义mapper通过把键值对的构造从mapper移动到reducer以帮助提高性能。mapper只需要把每一行的原始文本发送给reduc
3.1.2及之后版本默认仅支持Python3。 该样例仅支持在Linux节点上运行。 操作步骤 客户端机器必须安装有Python，其版本不低于2.6.6，最高不能超过2.7.13。 在客户端机器的命令行终端输入python可查看Python版本号。如下显示Python版本为2.6.6。
在程序代码完成开发后，可以把代码编译成jar包，上传到Linux环境进行程序功能调试。 在Linux环境上调测程序前，需在Linux节点预安装客户端。 操作步骤 在Windows环境的开发环境IntelliJ IDEA中，在“Maven Projects > JDBCExample >
88:25000 | org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler$ProxyDescriptor.failover(RetryInvocationHandler.java:220) 2019-02-26 11:16:33,748
将lines切分为word words = lines.select(explode(split(lines.value, " ")).alias("word")) # 生成正在运行的word count wordCounts = words.groupBy("word")
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