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查看Flink应用调测结果 操作场景 Flink应用程序运行完成后，您可以查看运行结果数据，也可以通过Flink WebUI查看应用程序运行情况。 操作步骤 查看Flink应用运行结果数据。 当用户查看执行结果时，需要在Flink的web页面上查看Task Manager的Stdout日志。
本章节以运行SparkScalaExample样例为例进行说明。 操作步骤 为集群的每个节点申请弹性公网IP，并将本地Windows的hosts文件添加所有节点的公网IP对应主机域名的组合（注意如果主机名中出现大写字母要改成小写）。 在虚拟私有云管理控制台，申请弹性公网IP（集群有几个节点就买几个），并分别单击MRS
根据业务逻辑，开发对应的Spark应用程序。并设置用户编写的Spark应用程序的主类等常数。准备业务应用代码及其相关配置。不同场景的示例请参考开发Spark应用。 调用org.apache.spark.launcher.SparkLauncher.launch()方法，将用户的应用程序提交。 将S
YARN的ResourceManager和ApplicationMaster组成。其中ResourceManager是一个全新的资源管理系统，而ApplicationMaster则负责MapReduce作业的数据切分、任务划分、资源申请和任务调度与容错等工作。 父主题： MapReduce
apache.log4j.DailyRollingFileAppender log4j.appender.kafkaAppender.DatePattern='.'yyyy-MM-dd-HH log4j.appender.kafkaAppender.File=${kafka.logs.dir}/client
不同的Eclipse不要使用相同的workspace和相同路径下的示例工程。 准备一个应用程序运行测试的Linux环境。 准备运行调测环境 在弹性云服务器管理控制台，申请一个新的弹性云服务器，用于应用开发、运行、调测。 弹性云服务器的安全组需要和MRS集群Master节点的安全组相同。
通过Windows系统提交MapReduce任务 配置场景 用户将MapReduce任务从Windows上提交到Linux上运行，则“mapreduce.app-submission.cross-platform”参数值需配置为“true”。若集群无此参数，或参数值为“false”，则表示集群不支
本章节以运行SparkScalaExample样例为例进行说明。 操作步骤 为集群的每个节点申请弹性公网IP，并将本地Windows的hosts文件添加所有节点的公网IP对应主机域名的组合（注意如果主机名中出现大写字母要改成小写）。 在虚拟私有云管理控制台，申请弹性公网IP（集群有几个节点就买几个），并分别单击MRS
/local、/hadoop/hdfs/data3/mapred/local等，不存在的目录会自动忽略。 JAVA开发时，申请资源须在finally释放 申请的HDFS资源需要在try/finally中释放，而不能只在try语句之外释放，否则会导致异常情况下的资源泄漏。 HDFS文件操作API概述
查看Flink应用调测结果 操作场景 Flink应用程序运行完成后，您可以查看运行结果数据，也可以通过Flink WebUI查看应用程序运行情况。 操作步骤 查看Flink应用运行结果数据。 当用户查看执行结果时，需要在Flink的web页面上查看Task Manager的Stdout日志。
<name>mapred.mapper.class</name> <value>org.apache.oozie.example.SampleMapper</value> </property>
快速开发HDFS应用 HDFS（Hadoop Distribute FileSystem）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，非常适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景： 处理海量数据（TB或PB级别以上） 需要很高的吞吐量
WordCounter(); //HbaseMapper，用于解析tuple内容 SimpleHBaseMapper mapper = new SimpleHBaseMapper() .withRowKeyField("word")
查看Flink应用调测结果 操作场景 Flink应用程序运行完成后，您可以查看运行结果数据，也可以通过Flink WebUI查看应用程序运行情况。 操作步骤 查看Flink应用运行结果数据。 当用户查看执行结果时，需要在Flink的web页面上查看Task Manager的Stdout日志。
通过Windows系统提交MapReduce任务 配置场景 用户将MapReduce任务从Windows上提交到Linux上运行，则“mapreduce.app-submission.cross-platform”参数值需配置为“true”。若集群无此参数，或参数值为“false”，则表示集群不支
根据业务逻辑，开发对应的Spark应用程序。并设置用户编写的Spark应用程序的主类等常数。不同场景的示例请参考开发Spark应用。安全模式，建议按照安全要求，准备安全认证代码、业务应用代码及其相关配置。 yarn-cluster模式中不支持在Spark工程中添加安全认证。因为需要在应用启动前已完成安
本章节适用于MRS 3.x及后续版本集群。 配置场景 启动该配置的过程中，ApplicationMaster在创建Container时，分配的内存会根据任务总数的浮动自动调整，资源利用更加灵活，提高了客户端应用运行的容错性。 配置描述 参数入口： 参考修改集群服务配置参数进入Yar
根据业务逻辑，开发对应的Spark应用程序。并设置用户编写的Spark应用程序的主类等常数。不同场景的示例请参考开发Spark应用。 如果您使用的安全模式，建议按照安全要求，准备安全认证代码、业务应用代码及其相关配置。 yarn-cluster模式中不支持在Spark工程中添加安全认证。因为需要在应用启动前
在Linux环境下执行yarn application -status <ApplicationId> ，可以通过执行结果显示正在执行的应用的运行情况。例如： yarn application -status application_1468241424339_0006 Application Report
查看Flink应用调测结果 操作场景 Flink应用程序运行完成后，您可以查看运行结果数据，也可以通过Flink WebUI查看应用程序运行情况。 操作步骤 查看Flink应用运行结果数据。 当用户查看执行结果时，需要在Flink的web页面上查看Task Manager的Stdout日志。
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