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选择“false”，表示关闭压缩。 true 单击“保存并运行”，开始保存并运行作业。 查看作业完成情况 进入“Loader WebUI”界面，待“状态”显示“成功”则说明作业完成。 图4 查看作业 父主题： 数据导出
可能原因 磁盘老化。 处理步骤 更换磁盘。 在FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 告警 > 告警”。 查看该告警的详细信息，查看定位信息中对应的“主机名”字段和“磁盘名”字段的值，获取该告警上报的故障磁盘信息。 更换硬盘。 检查告警是否清除。 是，操作结束。
待操作集群的名称 > 服务 > Yarn > 配置”，单击“全部配置”，单击“NodeManager > 系统”，在“GC_OPTS”参数中修改配置。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 GC_OPTS Yarn NodeManager的GC参数。 128M 父主题： Spark Core
合理规划AM资源占比 任务数量较多且每个任务占用的资源较少时，可能会出现集群资源足够，提交的任务成功但是无法启动，此时可以提高AM的最大资源占比。 图2 修改AM最大资源百分比 父主题： Spark应用开发规范
SparkLauncher类。默认提供了SparkLauncherJavaExample和SparkLauncherScalaExample示例，您需要根据实际业务应用程序修改示例代码中的传入参数。 如果您使用Java语言开发程序，您可以参考如下示例，编写SparkLauncher类。 public static
txt"); /** * * 如果程序运行在Linux上，则需要core-site.xml、hdfs-site.xml的路径修改为在Linux下客户端文件的绝对路径 * * */ private static void confLoad() throws
disableChaining().uid("map-id") .print().disableChaining().uid("print-id") 用户升级job时不允许更改算子的数据类型。 父主题： Flink常用API介绍
disableChaining().uid("map-id") .print().disableChaining().uid("print-id") 用户升级job时不允许更改算子的数据类型。 父主题： Flink常用API介绍
disableChaining().uid("map-id") .print().disableChaining().uid("print-id") 用户升级job时不允许更改算子的数据类型。 父主题： Flink应用开发常见问题
通过IntelliJ IDEA可直接运行Producer.java，如图1所示： 图1 运行Producer.java 运行后弹出控制台窗口，可以查看到Producer正在向默认Topic（example-metric1）发送消息，每发送10条，打印一条日志。 图2 Producer运行窗口
me”上。 是，针对MRS 1.9.3.10及之后补丁版本集群，执行10。其他版本请手动清除告警，操作结束。 否，执行11。 等待2分钟，查看告警是否自动恢复。 是，处理完毕。 否，执行11。 收集故障信息。 在MRS Manager界面，单击“系统设置 > 日志导出”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。
ace。 不能同时启动两个或两个以上的集群来共享一个namespace。 用户在启动集群或提交作业时如果使用了-z配置项，则在删除、停止及查询作业、触发savepoint时也要使用-z配置项指明namespace。 父主题： Flink应用开发常见问题
/src/main/resources com.huawei.bigdata.iotdb.KafkaConsumerMultThread 查看调测结果 运行结果会有如下成功信息： 父主题： 调测IoTDB应用
通过IntelliJ IDEA可直接运行Producer.java，如图1所示： 图1 运行Producer.java 运行后弹出控制台窗口，可以查看到Producer正在向默认Topic（example-metric1）发送消息，每发送10条，打印一条日志。 图2 Producer运行窗口
分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。
分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。
SparkStreaming批量写入HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用streamBulkPut接口将流数据写入Hbase表中。 数据规划 在客户端执行hbase shell进入HBase命令行。 在HB
在“备份配置”指定需要备份的数据。 支持备份元数据和业务数据。 各组件不同数据的备份任务操作请参考备份恢复MRS集群数据。 单击“确定”保存。 在备份任务列表，可以查看刚创建的备份任务。 在指定的备份任务“操作”列，选择“更多 > 即时备份”，可以立即运行备份任务。 创建元数据备份任务（MRS 2.x及之前版本）
SparkStreaming批量写入HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用streamBulkPut接口将流数据写入Hbase表中。 数据规划 在客户端执行hbase shell进入HBase命令行。 在HB
通过IntelliJ IDEA可直接运行Producer.java，如图1所示： 图1 运行Producer.java 运行后弹出控制台窗口，可以查看到Producer正在向默认Topic（example-metric1）发送消息，每发送10条，打印一条日志。 图2 Producer运行窗口
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