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（1）创建表描述符 （2）创建列族描述符 （3）添加列族描述符到表描述符中 （4）获取Admin对象，Admin提供了建表、创建列族、检查表是否存在、修改表结构和列族结构以及删除表等功能。 （5）调用Admin的建表方法。 注意事项 注[1] 可以设置列族的压缩方式，代码片段如下： //设置
（1）创建表描述符。 （2）创建列族描述符。 （3）添加列族描述符到表描述符中。 （4）获取Admin对象，Admin提供了建表、创建列族、检查表是否存在、修改表结构和列族结构以及删除表等功能。 （5）调用Admin的建表方法。 注意事项 注[1] 可以设置列族的压缩方式，代码片段如下： //设置
uid=20038(test) gid=9998(ficommon) groups=9998(ficommon) 重新执行ImportData。 方法二：修改当前用户的属组。 将该用户添加到ficommon组中。 [root@xxx-xxx-xxx-xxx ~]# usermod -a -G ficommon
Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序（Scala） 功能介绍 使用Structured Streaming，从Kafka中读取广告请求数据、广告展示数据、广告点击数据，实时获取广告有效展示统计数据和广告有效点击统计数据，将统计结果写入kafka中。
车牌号1，[（通过时间，收费站3），（通过时间，收费站2），（通过时间，收费站4），（通过时间，收费站5）] 根据同行车要通过的收费站数量（例子里为3）分段该车通过的收费站序列，如上面的数据被分解成 ： 收费站3->收费站2->收费站4， （车牌号1，[收费站3时间，收费站2时间，收费站4时间]）
车牌号1，[（通过时间，收费站3），（通过时间，收费站2），（通过时间，收费站4），（通过时间，收费站5）] 根据同行车要通过的收费站数量（例子里为3）分段该车通过的收费站序列，如上面的数据被分解成 ： 收费站3->收费站2->收费站4， （车牌号1，[收费站3时间，收费站2时间，收费站4时间]）
/opt/client 其中“/opt/client”为用户自定义路径，此处仅为举例。 进入客户端安装目录/opt/client，执行下列命令初始化环境变量。 source bigdata_env 执行下列命令进行用户认证，这里以hdfs为例，用户可根据实际用户名修改（普通集群请跳过此步操作）。 kinit
车牌号1，[（通过时间，收费站3），（通过时间，收费站2），（通过时间，收费站4），（通过时间，收费站5）] 根据同行车要通过的收费站数量（例子里为3）分段该车通过的收费站序列，如上面的数据被分解成 ： 收费站3->收费站2->收费站4， （车牌号1，[收费站3时间，收费站2时间，收费站4时间]）
Manager，然后选择“集群 > 服务 > Hive > 配置 > 全部配置”。 搜索hive.mapreduce.input.files2memory配置项，并修改hive.mapreduce.input.files2memory配置的值到合适值，根据实际内存和任务情况对此值进行调整。 保存配置并重启受影响的服务或者实例。
> Hive > 配置 > 全部配置”。 搜索hive.server.session.control.maxconnections配置项，并修改hive.server.session.control.maxconnections配置的值到合适值，不能超过1000。 保存配置并重启受影响的服务或者实例。
return; } result.set(sum); // reduce输出为key：网民的信息，value：该网民上网总时间。 context.write(key, result);
return; } result.set(sum); // reduce输出为key：网民的信息，value：该网民上网总时间。 context.write(key, result);
return; } result.set(sum); // reduce输出为key：网民的信息，value：该网民上网总时间。 context.write(key, result);
bigdata_env 运行此样例代码需要设置运行用户，设置运行用户有两种方式，添加环境变量HADOOP_USER_NAME或者修改代码设置运行用户。若在没有修改代码的场景下，执行以下语句添加环境变量： export HADOOP_USER_NAME=test 用户可向管理员咨询运行用
获取table2表记录 val resultDataBuffer = table.get(rowList) // 修改table2表记录 val putList = new util.ArrayList[Put]() for (i <-
获取table2表记录 Result[] resultDataBuffer = table.get(rowList); // 修改table2表记录 List<Put> putList = new ArrayList<Put>(); for (int
获取table2表记录 val resultDataBuffer = table.get(rowList) // 修改table2表记录 val putList = new util.ArrayList[Put]() for (i <-
获取table2表记录 Result[] resultDataBuffer = table.get(rowList); // 修改table2表记录 List<Put> putList = new ArrayList<Put>(); for (int
获取table2表记录 val resultDataBuffer = table.get(rowList) // 修改table2表记录 val putList = new util.ArrayList[Put]() for (i <-
HiveServer节点IP。 用户可通过“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 > Hive > 执行成功的HQL百分比”修改阈值。 当系统在一个检测周期检测到该指标高于阈值的110%时，恢复告警。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 16002 重要 是
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