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build()方法创建KuduClient对象。传入的参数KUDU_MASTERS为Kudu集群的Master地址列表，如果有多个Master节点，则中间用半角逗号隔开。 代码样例 如下是建立连接代码片段： // 创建Kudu连接对象 KuduClient client = new
录下将employee_info.txt加载进employees_info表中. ---- 用新数据覆盖原有数据 LOAD DATA LOCAL INPATH '/opt/hive_examples_data/employee_info.txt' OVERWRITE INTO TABLE
V1.1 作业管理接口（废弃） 新增作业并执行（废弃） 查询作业exe对象列表（废弃） 查询作业exe对象详情（废弃） 删除作业执行对象（废弃） 父主题： 历史API
build()方法创建KuduClient对象。传入的参数KUDU_MASTERS为kudu集群的masters地址列表，如果有多个master节点，则中间用半角逗号隔开。 代码样例 如下是建立连接代码片段： // 创建Kudu连接对象 KuduClient client = new
用户需要通过修改一个split最大值来实现多个mapper，从而达到提速的目的，但是执行set命令修改Hive的配置时报错。 0: jdbc:hive2://192.168.1.18:21066/> set mapred.max.split.size=1000000; Error: Error
table dsrTable set tblproperties('type'='xx'); alter table dsrTable set tblproperties('primaryKey'='xx'); alter table dsrTable set tblpropertie
String> record : records) { LOG.info("Consumer Thread-" + this.threadNum + " partitions:" + record.partition() + " record: "
_data/目录下将employee_info.txt加载进employees_info表中. LOAD DATA LOCAL INPATH '/opt/impala_examples_data/employee_info.txt' OVERWRITE INTO TABLE employees_info;
_data/目录下将employee_info.txt加载进employees_info表中. LOAD DATA LOCAL INPATH '/opt/impala_examples_data/employee_info.txt' OVERWRITE INTO TABLE employees_info;
_data/目录下将employee_info.txt加载进employees_info表中. LOAD DATA LOCAL INPATH '/opt/impala_examples_data/employee_info.txt' OVERWRITE INTO TABLE employees_info;
(ConsumerRecord<Integer, String> record : records) { LOG.info("[ConsumerExample], Received message: (" + record.key() + ", " + record.value() + ") at
(ConsumerRecord<Integer, String> record : records) { LOG.info("[ConsumerExample], Received message: (" + record.key() + ", " + record.value() + ") at
String> record : records) { LOG.info("Consumer Thread-" + this.threadNum + " partitions:" + record.partition() + " record: "
执行，以保证数据不丢失。但是，在某些情况下，从checkpoint恢复应用会失败。 回答 由于checkpoint中包含了spark应用的对象序列化信息、task执行状态信息、配置信息等，因此，当存在以下问题时，从checkpoint恢复spark应用将会失败。 业务代码变更且变
(ConsumerRecord<Integer, String> record : records) { LOG.info("[ConsumerExample], Received message: (" + record.key() + ", " + record.value() + ") at
执行，以保证数据不丢失。但是，在某些情况下，从checkpoint恢复应用会失败。 回答 由于checkpoint中包含了spark应用的对象序列化信息、task执行状态信息、配置信息等，因此，当存在以下问题时，从checkpoint恢复spark应用将会失败。 业务代码变更且变
执行，以保证数据不丢失。但是，在某些情况下，从checkpoint恢复应用会失败。 回答 由于checkpoint中包含了spark应用的对象序列化信息、task执行状态信息、配置信息等，因此，当存在以下问题时，从checkpoint恢复spark应用将会失败。 业务代码变更且变
map(x=>(x._1,x._2.size))这类实现方式。 广播map代替数组 当每条记录需要查表，如果是Driver端用广播方式传递的数据，数据结构优先采用set/map而不是Iterator，因为Set/Map的查询速率接近O(1)，而Iterator是O(n)。 数据倾斜 当数据
集群在周期性的备份中，由于备份产生了软连接，将/srv/BigData/LocalBackup连接到了/opt/Bigdata/LocalBackup，会使用到根目录磁盘空间，因为根目录磁盘空间不足，导致无法写入备份文件，导致集群周期备份失败。 处理步骤 分别登录主、备Master节点。 执行cd /srv/BigData/命令进入到备份文件所在目录。
ger, String> record : records) { LOG.info(receivedThreadId+"Received message: (" + record.key() + ", " + record.value()
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