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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")
ClickHouse数据库设计 ClickHouse DataBase设计 ClickHouse表引擎适用场景说明 父主题： ClickHouse应用开发规范
角色：tenant_spark 单击“确定”，完成用户添加。 步骤六：使用spark-submit提交任务 使用root用户登录客户端节点，执行如下命令： cd 客户端安装目录 source bigdata_env source Spark2x/component_env 安全集群（开启
jar。add jar所指定的路径可以是本地路径也可以是HDFS上的路径。 场景二： show functions会从外部的Catalog获取当前database中所有的function。SQL中使用function时，JDBCServer会加载该function对应的jar。 若jar不存在
请参见删除HBase表数据。 8 A业务结束后，删除用户信息表。 请参见删除HBase表。 关键设计原则 HBase是以RowKey为字典排序的分布式数据库系统，RowKey的设计对性能影响很大，具体的RowKey设计请考虑与业务结合。 父主题： HBase数据读写样例程序
图1 YARN结构 图1中各部分的功能如表1所示。 表1 结构图说明 名称 描述 Client YARN Application客户端，用户可以通过客户端向ResourceManager提交任务，查询Application运行状态等。 ResourceManager(RM) 负责集
对应的Spark Streaming的JAVA API是JavaSteamingContext，JavaDStream和JavaPairDStream。 Spark Streaming的常见方法与Spark Core类似，下表罗列了Spark Streaming特有的一些方法。
Hive user/omm/.Trash user/hive/.Trash 对应的“.Trash”文件夹若不存在需使用omm用户通过集群客户端手动创建。 例如执行以下命令： hdfs dfs -mkdir -p obs://表所在的OBS并行文件系统名称/文件夹路径 Spark user/omm/
KafkaTopic监控”，搜索发生告警的Topic，查看副本数量。 如果副本数量值大于3，则考虑减少该Topic的复制因子（减少为3）。 在FusionInsight客户端执行以下命令对Kafka Topic的副本进行重新规划： kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper
s的方法，入参中需要设置批次的时间间隔。 JavaDStream：是一种代表RDDs连续序列的数据类型，代表连续数据流。 JavaPairDStream：KV DStream的接口，提供reduceByKey和join等操作。 JavaReceiverInputDStream<T>：定义任何从网络接收数据的输入流。
对应的Spark Streaming的JAVA API是JavaSteamingContext，JavaDStream和JavaPairDStream。 Spark Streaming的常见方法与Spark Core类似，下表罗列了Spark Streaming特有的一些方法。
JOIN table_2 ON table_1.Id = table_2.Id running_0001 Select类型的SQL语句向客户端返回的结果行数超限制。 Hive Spark HetuEngine ClickHouse 查询返回结果的行数阈值。 建议配置值：100000
ALM-12014 设备分区丢失（2.x及以前版本） 告警解释 系统周期性进行扫描，如果检测到挂载服务目录的设备分区丢失（如由于设备拔出、设备离线、删除分区等原因）时，产生此告警。 告警属性 告警ID 告警级别 可自动清除 12014 严重 是：MRS 1.9.3.10及之后补丁版本
return tuple2.value(); } }); //汇总计算字数的总时间。 JavaPairDStream<String, Integer> wordCounts = lines.mapToPair( new PairFunction<String
对应的Spark Streaming的JAVA API是JavaStreamingContext，JavaDStream和JavaPairDStream。 Spark Streaming的常见方法与Spark Core类似，下表罗列了Spark Streaming特有的一些方法。
认为1800s。 部分角色（例如HiveServer、JDBCServer）在滚动重启前会暂时停止提供服务，该状态下的实例不可再接入新的客户端连接，而已经存在的连接需要等待一段时间才能完成，配置合适的超时时间参数能尽可能地保证业务不中断。 说明： 该参数仅在滚动重启Hive、Spark2x时可设置。
格、重启、更新OS的行为，会导致大数据集群异常，当检测到用户的虚拟机出现以上状态的时候，发送通知给对应用户。 创建主题 主题是消息发布或客户端订阅通知的特定事件类型。它作为发送消息和订阅通知的信道，为发布者和订阅者提供一个可以相互交流的通道。 登录管理控制台。 单击“服务列表”选择“管理与监管
s的方法，入参中需要设置批次的时间间隔。 JavaDStream：是一种代表RDDs连续序列的数据类型，代表连续数据流。 JavaPairDStream：KV DStream的接口，提供reduceByKey和join等操作。 JavaReceiverInputDStream<T>：定义任何从网络接收数据的输入流。
对应的Spark Streaming的JAVA API是JavaStreamingContext，JavaDStream和JavaPairDStream。 Spark Streaming的常见方法与Spark Core类似，下表罗列了Spark Streaming特有的一些方法。
发生连接数告警时，表示连接到HiveServer的session数过多，将会导致无法建立新的连接。 可能原因 连接HiveServer的客户端过多。 处理步骤 增加Hive最大连接数配置。 登录MRS集群详情页面，选择“组件管理”。 选择“Hive > 服务配置”，将“基础配置”切换为“全部配置”。
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