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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
的数据，导致应用长时间挂起。 解决措施： 如果用户需要在OOM场景下强制将应用退出，那么可以在启动Spark Core应用时，在客户端配置文件“$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf”中的配置项“spark.driver.extraJavaOptions”中添加如下内容：
的数据，导致应用长时间挂起。 解决措施： 如果用户需要在OOM场景下强制将应用退出，那么可以在启动Spark Core应用时，在客户端配置文件“$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf”中的配置项“spark.driver.extraJavaOptions”中添加如下内容：
切分数据块。 setJarByClass(Class< > cls) 核心接口，指定执行类所在的jar包本地位置。java通过class文件找到执行jar包，该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar包本地位置。直接设置执行jar
的数据，导致应用长时间挂起。 解决措施： 如果用户需要在OOM场景下强制将应用退出，那么可以在启动Spark Core应用时，在客户端配置文件“$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf”中的配置项“spark.driver.extraJavaOptions”中添加如下内容：
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
DATA_BLOCK_ENCODING 配置HFile中block块的编码方法。当一行数据中存在多列时，一般可以配置为“FAST_DIFF”，可以有效地节省数据存储的空间，从而提供性能。 NONE 父主题： HBase性能调优
通过客户端命令klist查询当前认证用户： [root@10-10-144-2 client]# klist Ticket cache: FILE:/tmp/krb5cc_0 Default principal: test@HADOOP.COM Valid starting
理页面。 在首页中单击“HADOOP SQL”区域的组件插件名称如“Hive”。 单击“Policy Name”名称为“all - database, table, column”操作列的。 在“Allow Conditions”区域新增策略允许条件，“Select User”列勾选2
ALM-16004 Hive服务不可用 告警解释 系统每60秒周期性检测Hive服务状态。当Hive服务不可用时产生该告警。 当Hive服务恢复时，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 16004 紧急 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称。
HDFS文件系统目录简介 HDFS是Hadoop的分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写，多次读”的特征，而数据“写”操作是顺序写，也就是在文件创建时的写入或者在
ALM-16007 Hive GC 时间超出阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测Hive服务的GC时间，当检测到Hive服务的GC时间超出阈值(连续3次检测超过12秒)时产生该告警。用户可通过“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 > Hive”修改阈值。当Hive
题，Kafka集群保留一个用于缩放、并行化和容错性的分区（Partition）。每个分区是一个有序、不可变的消息序列，并不断追加到提交日志文件。分区的消息每个也被赋值一个称为偏移顺序（Offset）的序列化编号。 图1 Kafka结构 表1 Kafka结构图说明 名称 说明 Broker
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
Spark2x如何访问外部集群组件 问题 存在两个集群：cluster1和cluster2，如何使用cluster1中的Spark2x访问cluster2中的HDFS、Hive、HBase和Kafka组件。 回答 可以有条件的实现两个集群间组件互相访问，但是存在以下限制： 仅允许访问一个Hive
Flink REST API接口介绍 Flink具有可用于查询正在运行的作业的状态和统计信息以及最近完成作业的监视API。该监视API由Flink自己的WEB UI使用。 监视API是REST API，可接受HTTP GET请求并使用JSON数据进行响应。REST API是访问W
配置Flume加密传输 操作场景 该操作指导安装工程师在集群安装完成后，设置Flume服务（Flume角色）的服务端和客户端参数，使其可以正常工作。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 前提条件 已成功安装集群及Flume服务。 操作步骤 分别生成Flume角色服务端和客户端的证书和信任列表。
调测Kafka Low level Streams样例程序 在Windows中调测程序 在Windows环境调测程序步骤请参考在Windows中调测程序。 在Linux环境调测程序 编译并生成Jar包，并将Jar包复制到与依赖库文件夹同级的目录“src/main/resource
调测Kafka Low Level KafkaStreams API样例程序 在Windows中调测程序 在Windows环境调测程序步骤请参考在Windows中调测程序。 在Linux环境调测程序 编译并生成Jar包，并将Jar包复制到与依赖库文件夹同级的目录“src/main
Spark2x如何访问外部集群组件 问题 存在两个集群：cluster1 和cluster2，如何使用cluster1中的Spark2x访问cluster2中的HDFS、Hive、HBase和Kafka组件。 回答 可以有条件的实现两个集群间组件互相访问，但是存在以下限制： 仅允许访问一个Hive
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