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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
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
myhuaweicloud.com/mrs-demon-samples/demon/detail-records.zip获取Spark样例数据到本地。 将下载的“detail-records.zip”解压，获取图3所示的样例数据。 图3 样例数据 进入“input”文件夹，单击“上传文件”，选择本地存放的Spark样例数据。
" : 373, "numActiveBatches" : 0, "numProcessedRecords" : 1, "numReceivedRecords" : 1, "avgInputRate" : 0.002680965147453083, "avgSchedulingDelay"
开发和部署对接HetuEngine的Hive UDF 用户可以自定义一些函数，用于扩展SQL以满足个性化的需求，这类函数称为UDF。 本章节主要介绍开发和应用Hive UDF的具体步骤。 MRS 3.2.1及以后版本，需要基于JDK17.0.4及以上版本开发。本章节以MRS 3.3
BulkLoad接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkLoad接口将rdd写入HFile中。将生成的HFile文件导入HBase表的
BulkLoad接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkLoad接口将rdd写入HFile中。将生成的HFile文件导入HBase表的
Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序开发思路 场景说明 假定某个业务Kafka每1秒就会收到1个单词记录。 基于某些业务要求，开发的Spark应用程序实现如下功能： 实时累加计算每个单词的记录总数。 “log1.txt”示例文件： LiuYang YuanJing
File Channel：基于WAL（预写式日志Write-Ahead Logging）的持久化实现。 JDBC Channel：基于嵌入Database的持久化实现。 Channel支持事务，可提供较弱的顺序保证，可以和任何数量的Source和Sink工作。 Sink Sink负责将
mapPartition接口使用 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mapPartition接口并行遍历HBase表。 数据规划 使用foreachPartition接口使用章节创建的HBase数据表。 开发思路 构造
使用Jupyter Notebook对接MRS Spark 应用场景 在MRS服务中可以配合Jupyter Notebook使用PySpark，能够提高机器学习、数据探索和ETL应用开发效率。 本实践指导用户如何在MRS集群中配置Jupyter Notebook来使用Pyspark。
ticator”。 执行以下命令创建Hive表。 可以在Hue WebUI中的Hive面板直接输入以下SQL创建表。 CREATE DATABASE test; CREATE TABLE IF NOT EXISTS `test`.`usr` (user_id int comment
执行以下命令创建Hive表。 可以在Hue UI里hive面板里面直接输入以下的SQL。 图1 执行Hive SQL命令 CREATE DATABASE test; CREATE TABLE IF NOT EXISTS `test`.`usr` (user_id int comment
客户端安装目录/Spark2x/spark/bin ./spark-sql 执行以下命令在OBS中创建表并插入数据： create database test location "obs://并行文件系统路径/test"; use test; create table test1(a
foreachPartition接口使用 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，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的mapPartition接口将rdd并发写入HBase表中。 数据规划
mapPartition接口使用 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mapPartition接口并行遍历HBase表。 数据规划 使用foreachPartition接口使用章节创建的HBase数据表。 开发思路 构造
foreachPartition接口使用 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，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的mapPartition接口将rdd并发写入HBase表中。 数据规划
JOINS 允许合并多个relation的数据。 HetuEngine支持JOIN类型为：CROSS JOIN、INNER JOIN、OUTER JOIN（LEFT JOIN、RIGHT JOIN、FULL JOIN）、SEMIN JOIN和ANTI JOIN。 CROSS JOIN
Channel：基于预写式日志（Write-Ahead Logging，简称WAL）的持久化实现 JDBC Channel：基于嵌入Database的持久化实现 Channel支持事务特性，可保证简易的顺序操作，同时可以配合任意数量的Source和Sink共同工作。 Sink S
新增并执行作业 功能介绍 在MRS集群中新增并提交一个作业。 需要先在集群详情页的“概览”页签，单击“IAM用户同步”右侧的“同步”进行IAM用户同步，然后再通过该接口提交作业。 如需使用OBS加密功能，请先参考“MRS用户指南 > 管理现有集群 > 作业管理 > 使用OBS加密
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