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3.2.0-LTS.1。 组件选择：请根据业务需求合理选择需要的组件，部分类型集群创建后不支持添加服务。 元数据：选择“本地元数据”。 网络配置： 可用区：默认即可。 虚拟私有云：默认即可。 子网：默认即可。 安全组：默认即可。 弹性公网IP：默认即可。 节点配置： CPU架构：默认即可。MRS
JavaPairDStream：KV DStream的接口，提供reduceByKey和join等操作。 JavaReceiverInputDStream<T>：定义任何从网络接收数据的输入流。 Spark Streaming的常见方法与Spark Core类似，下表罗列了Spark Streaming特有的一些方法。
port”（9871）。 参考如下链接，创建目录。 http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/WebHDFS.html#Make_a_Directory 单击链接，如图1所示。 图1 创建目录样例命令
ROWGE”相同。该帧包含从分区的开始到当前行的最后一个对等方的所有行。在没有ORDER BY的情况下，所有行都被视为对等行，因此未绑定的前导和当前行之间的范围等于未绑定的前导和未绑定的后续之间的范围。 例如：下面的查询将salary表中的信息按照每个部门员工工资的大小进行排序。 --创建数据表并插入数据 create
port”（9871）。 参考如下链接，创建目录。 http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/WebHDFS.html#Make_a_Directory 单击链接，如图1所示。 图1 创建目录样例命令
JavaPairDStream：KV DStream的接口，提供reduceByKey和join等操作。 JavaReceiverInputDStream<T>：定义任何从网络接收数据的输入流。 Spark Streaming的常见方法与Spark Core类似，下表罗列了Spark Streaming特有的一些方法。
创建文件夹 创建文件 打开文件 追加文件内容 修改文件名称 删除文件/文件夹 设置文件时间属性 设置文件副本个数 多文件合并 文件系统检查 文件链接 Hive审计日志 元数据操作 元数据定义，如创建数据库、表等 元数据删除，如删除数据库、表等 元数据修改，如增加列、重命名表等 元数据导入/导出
JavaPairDStream：KV DStream的接口，提供reduceByKey和join等操作。 JavaReceiverInputDStream<T>：定义任何从网络接收数据的输入流。 Spark Streaming的常见方法与Spark Core类似，下表罗列了Spark Streaming特有的一些方法。
JavaPairDStream：KV DStream的接口，提供reduceByKey和join等操作。 JavaReceiverInputDStream<T>：定义任何从网络接收数据的输入流。 Spark Streaming的常见方法与Spark Core类似，下表罗列了Spark Streaming特有的一些方法。
使用如下命令覆盖安装： cd curl-x.x.x ./configure make make install 使用如下命令更新curl的动态链接库： ldconfig 安装成功后，重新登录节点环境，使用如下命令查看curl版本是否更新成功： curl --version 获取JobHistory中所有应用信息：
egionServer长时间等待，降低处理能力。根据资源情况，适当增加处理线程数。 建议根据CPU的使用情况，可以选择设置为100至300之间的值。 200 hbase.hregion.max.filesize HStoreFile的最大大小（单位：Byte）。若任何一个列族HS
egionServer长时间等待，降低处理能力。根据资源情况，适当增加处理线程数。 建议根据CPU的使用情况，可以选择设置为100至300之间的值。 200 hbase.hregion.max.filesize HStoreFile的最大大小（单位：Byte）。如果任何一个列族H
获取用户定义的Socket数据，作为输入流数据。 hostname是指Socket的服务器端的主机名称。 port指的是服务器的监测端口。 delimiter指的是消息之间的分隔符。 maxRetry指的是由于连接异常可以触发的最大重试次数。 public DataStreamSource<String> s
JavaPairDStream：KV DStream的接口，提供reduceByKey和join等操作。 JavaReceiverInputDStream<T>：定义任何从网络接收数据的输入流。 Spark Streaming的常见方法与Spark Core类似，下表罗列了Spark Streaming特有的一些方法。
获取用户定义的Socket数据，作为输入流数据。 hostname是指Socket的服务器端的主机名称。 port指的是服务器的监测端口。 delimiter指的是消息之间的分隔符。 maxRetry指的是由于连接异常可以触发的最大重试次数。 public DataStreamSource<String> s
获取用户定义的Socket数据，作为输入流数据。 hostname是指Socket的服务器端的主机名称。 port指的是服务器的监测端口。 delimiter指的是消息之间的分隔符。 maxRetry指的是由于连接异常可以触发的最大重试次数。 public DataStreamSource<String> s
获取用户定义的Socket数据，作为输入流数据。 hostname是指Socket的服务器端的主机名称。 port指的是服务器的监测端口。 delimiter指的是消息之间的分隔符。 maxRetry指的是由于连接异常可以触发的最大重试次数。 public DataStreamSource<String> s
主备集群数据，减少查询毛刺，具体表现为： 高成功率：双并发读机制，保证每一次读请求的成功率。 可用性：单集群故障时，查询业务不中断。短暂的网络抖动也不会导致查询时间变长。 通用性：双读特性不支持双写，但不影响原有的实时写场景。 易用性：客户端封装处理，业务侧不感知。 HBase双读使用约束：
为了提高导入数据速度，需要确保以下条件： 每个Map连接时，相当于一个客户端连接，因此需要确保SFTP服务器最大连接数大于Map数量。 确保SFTP服务器上的磁盘IO或网络带宽都未达到上限。 20 Map数据块大小 配置数据操作的MapReduce任务中启动map所处理的数据大小，单位为MB。参数值必须大于或
图2 HDFS服务配置 参考如下链接，创建目录。 http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.2/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/WebHDFS.html#Make_a_Directory 单击链接，如图3所示。 图3 创建目录样例命令
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