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YARN Java API接口介绍 关于YARN的详细API可以直接参考官方网站上的描述：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 YARN常用的Java类有如下几个。 ApplicationClientProtocol
return femaleInfo; } }); // 注册表。 Dataset<ROW> schemaFemaleInfo = spark.createDataFrame(femaleInfoJavaRDD
user.principal=spark/hadoop.<系统域名>@<系统域名>;saslQop=auth-conf;auth=KERBEROS;principal=spark/hadoop.<系统域名>@<系统域名>;" 其中“<server_IP>:<server_Port
select * from S3(path, [ak, sk,] format, structure, [compression]) path：访问域名/OBS文件路径，登录OBS管理控制台，在左侧导航栏单击“并行文件系统”，在“并行文件系统”页面单击对应的文件系统名称，在“文件”页面单击
IntUDF 如果用户添加的Hive UDF注册信息有误，比如错误的格式或者不存在的类路径，系统将忽略这些错误的注册信息，并打印相应日志。 如果用户注册重复的Hive UDF，系统将只注册一次，并忽略重复的注册。 如果用户注册的Hive UDF与系统内部注册的相同，系统将会发生异常并无法正常
写入操作配置 本章节介绍Hudi重要配置的详细信息，更多配置请参考hudi官网：http://hudi.apache.org/cn/docs/configurations.html。 表1 写入操作重要配置项 参数 描述 默认值 hoodie.datasource.write.table
Key序列化类 props.put(KEY_SERIALIZER, kafkaProc.getValues(KEY_SERIALIZER, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer")); // Value序列化类
terX。 设置系统的环境变量说明 Hadoop在安全认证的时候，需要获取客户端所在主机的域名（Default Realm，从环境变量USERDNSDOMAIN中获取）。如果该主机没有域名，则运行样例程序会有如下报错： 此时需要用户设置系统的环境变量USERDNSDOMAIN以规避该问题，具体如下：
Impala SQL接口介绍 Impala SQL提供对HiveQL的高度兼容性，详情请参见https://impala.apache.org/docs/build/html/topics/impala_langref.html。 父主题： Impala应用开发常见问题
Impala SQL接口介绍 Impala SQL提供对HiveQL的高度兼容性，详情请参见https://impala.apache.org/docs/build/html/topics/impala_langref.html。 父主题： Impala应用开发常见问题
securityConfig = ";saslQop=auth-conf;auth=KERBEROS;principal=spark2x/hadoop.<系统域名>@<系统域名>;user.principal=sparkuser;user.keytab=/opt/FIclient/user.keytab;";
terX。 设置系统的环境变量说明 Hadoop在安全认证的时候，需要获取客户端所在主机的域名（Default Realm，从环境变量USERDNSDOMAIN中获取）。如果该主机没有域名，则运行样例程序会有如下报错： 此时需要用户设置系统的环境变量USERDNSDOMAIN以规避该问题，具体如下：
Key序列化类 props.put(KEY_SERIALIZER, kafkaProc.getValues(KEY_SERIALIZER, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer")); // Value序列化类
Kafka相关接口同开源社区保持一致。 Kafka Java API接口介绍可直接参考开源社区。 详情请参见http://kafka.apache.org/documentation.html#api。 父主题： Kafka接口介绍
securityConfig = ";saslQop=auth-conf;auth=KERBEROS;principal=spark2x/hadoop.<系统域名>@<系统域名>;user.principal=sparkuser;user.keytab=/opt/FIclient/user.keytab;";
SparkOnHudiPythonExample.hudi_python_write_example。 插入数据： #insert inserts = sc._jvm.org.apache.hudi.QuickstartUtils.convertToStringList(dataGen.generateInserts(10))
建议使用Flume服务默认用户flume_server/hadoop.<系统域名>@<系统域名> 说明： “flume_server/hadoop.<系统域名>”为用户名，用户的用户名所包含的系统域名所有字母为小写。例如“本端域”参数为“9427068F-6EFA-4833-B43E-60CB641E5B6C
"value.deserializer" -> "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer", "key.deserializer" -> "org.apache.kafka.common.serialization
"value.deserializer" -> "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer", "key.deserializer" -> "org.apache.kafka.common.serialization
Java对象，但运行速度相当慢，所以建议使用org.apache.spark.serializer.KryoSerializer并配置Kryo序列化。可以是org.apache.spark.serializer.Serializer的任何子类。 org.apache.spark.serializer
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