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/opt/client/Loader/loader-tools-1.99.3/sqoop-shell ./sqoop2-shell 上述命令通过读取配置文件获取认证信息。 也可以直接通过密码或者Kerberos认证。 使用密码进行认证： ./sqoop2-shell -uk false -u username
高可靠性场景。 Load Balancing：表示在Sink Group中所有Sink都处于活跃状态，每个Sink都会从Channel中去获取数据并进行处理，并且保证在运行过程中该Sink Group的所有Sink的负载是均衡的，多用于性能提升场景。 Load Balancing配置样例：
T, S), combineFunction(S, S, S)) 每个非空输入值将调用inputFunction。除了获取输入值之外，inputFunction还获取当前状态，最初为initialState，然后返回新状态。将调用CombineFunction将两个状态合并为一个新状态。
Build”开始生成Jar包。 图5 Build 当Event log中出现如下类似日志时，表示Jar包生成成功。您可以从1.c中配置的路径下获取到Jar包。 21:25:43 Compilation completed successfully in 36 sec 将2中生成的Ja
对接OBS场景中，spark-beeline登录后指定loaction到OBS建表失败 问题 对接OBS ECS/BMS集群，spark-beeline登录后，指定location到OBS建表报错失败。 图1 错误信息 回答 HDFS上ssl.jceks文件权限不足，导致建表失败。
SQL功能和DataFrame的主入口。 pyspark.sql.DataFrame：是一个以命名列方式组织的分布式数据集。 pyspark.sql.HiveContext：获取存储在Hive中数据的主入口。 pyspark.sql.DataFrameStatFunctions：统计功能中一些函数。 pyspark
SQL功能和DataFrame的主入口。 pyspark.sql.DataFrame：是一个以命名列方式组织的分布式数据集。 pyspark.sql.HiveContext：获取存储在Hive中数据的主入口。 pyspark.sql.DataFrameStatFunctions：统计功能中一些函数。 pyspark
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进入hbase shell，创建表ImportTable并创建“configuration.xml”文件（该文件可以参考模板文件进行编辑，模板文件获取路径为：“/opt/client/HBase/hbase/conf/import.xml.template”）。 例如执行以下命令建表： create
了Ranger进行权限控制，须基于Ranger配置相关策略进行权限管理，具体操作可参考添加Hive的Ranger访问权限策略。 前提条件 获取一个拥有管理员权限的用户，例如“admin”。 请参考创建Hive角色，在Manager界面创建一个角色，例如“hrole”，不需要设置H
5817610 secs] 4153654K->3843458K(4160256K), [CMS Perm : 27335K->27335K(45592K),2.5820080 SECS] [Times: user=2.63, sys0.00, real=2.59 secs] 用户业务配置的Spooldir
对接OBS场景中，spark-beeline登录后指定loaction到OBS建表失败 问题 对接OBS ECS/BMS集群，spark-beeline登录后，指定location到OBS建表报错失败。 图1 错误信息 回答 HDFS上ssl.jceks文件权限不足，导致建表失败。
SQL功能和DataFrame的主入口。 pyspark.sql.DataFrame：是一个以命名列方式组织的分布式数据集。 pyspark.sql.HiveContext：获取存储在Hive中数据的主入口。 pyspark.sql.DataFrameStatFunctions：统计功能中一些函数。 pyspark
进入hbase shell，创建表ImportTable并创建“configuration.xml”文件（该文件可以参考模板文件进行编辑，模板文件获取路径为：“/opt/client/HBase/hbase/conf/import.xml.template”）。 例如执行以下命令建表： create
"ecs:servers:list", "ecs:servers:get", "ecs:cloudServers:delete", "ecs:cloudServers:list"
Build”开始生成Jar包。 图5 Build 当Event log中出现如下类似日志时，表示Jar包生成成功。您可以从1.c中配置的路径下获取到Jar包。 21:25:43 Compilation completed successfully in 36 sec 将2中生成的Ja
Build”开始生成Jar包。 图5 Build 当Event log中出现如下类似日志时，表示Jar包生成成功，您可以从1.c中配置的路径下获取到Jar包。 21:25:43 Compilation completed successfully in 36 sec 将2中生成的Ja
add='idx2=>cf1' -Dindexspecs.covered.to.add='idx1=>cf1:[c3],[c4]' -Dindexspecs.coveredallcolumn.to.add='idx3=>true' -Dindexspecs.splitkeys.to.set='idx1=>[\x010
SQLContext：是Spark SQL功能和DataFrame的主入口。 DataFrame：是一个以命名列方式组织的分布式数据集。 HiveContext：获取存储在Hive中数据的主入口。 表6 常用的Actions方法 方法 说明 collect(): Array[Row] 返回一个数组，包含DataFrame的所有列。
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