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void awaitTermination() 当前进程等待终止,如Ctrl+C等。 void stop() 终止Spark Streaming计算。 <T> JavaDStream<T> transform(java.util.List<JavaDStream<?
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如果已清除告警超过十万条达到十一万条,系统自动将最早的一万条已清除告警转存,转存路径为: 3.x以前版本,主管理节点的“${BIGDATA_HOME}/OMSV100R001C00x8664/workspace/data”。
ALM-45641 FlinkServer主备节点同步数据异常 本章节适用于MRS 3.2.0及以后版本。 告警解释 系统每60秒周期检测FlinkServer主备节点同步数据情况,当备FlinkServer无法与主FlinkServer同步文件时,产生该告警。 当备FlinkServer
配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置场景 本章节操作适用于MRS 3.x及之后版本。 分布式缓存在两种情况下非常有用。 滚动升级 在升级过程中,应用程序必须保持文字内容(jar文件或配置文件)不变。而这些内容并非基于当前版本的Yarn,而是要基于其提交时的版本。一般情况下
Windows本地hosts文件存放路径举例:“C:\WINDOWS\system32\drivers\etc\hosts”。 获取样例工程 通过开源镜像站获取样例工程。 下载样例工程的Maven工程源码和配置文件,并在本地配置好相关开发工具,可参考通过开源镜像站获取样例工程。
awaitTermination(timeout: long):Unit 当前进程等待终止,如Ctrl+C等。 stop(stopSparkContext: Boolean, stopGracefully: Boolean): Unit 终止Spark Streaming计算。
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cd 备NameNode存储目录/current stat -c %y $(ls -t | grep "fsimage_[0-9]*$" | head -1) 执行date命令获取系统当前时间。
Oozie应用开发步骤 业务分析。 可以使用客户端样例目录中MapReduce程序对日志目录的数据进行分析、处理。 将MapReduce程序的分析结果移动到数据分析结果目录,并将数据文件的权限设置成660。 为了满足每天分析一次的需求,需要每天重复执行一次1.a~1.b。 业务实现
配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置场景 本章节操作适用于MRS 3.x及之后版本。 分布式缓存在两种情况下非常有用。 滚动升级 在升级过程中,应用程序必须保持文字内容(jar文件或配置文件)不变。而这些内容并非基于当前版本的Yarn,而是要基于其提交时的版本。一般情况下
awaitTermination(timeout: long):Unit 当前进程等待终止,如Ctrl+C等。 stop(stopSparkContext: Boolean, stopGracefully: Boolean): Unit 终止Spark Streaming计算。
void awaitTermination() 当前进程等待终止,如Ctrl+C等。 void stop() 终止Spark Streaming计算。 <T> JavaDStream<T> transform(java.util.List<JavaDStream<?
Windows 打开“C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts”。 解决方法参考4。 解决办法 ZooKeeper连接地址配置错误。 修改Consumer配置中的ZooKeeper连接地址信息,保证和MRS相一致。
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mvn -s "{maven_setting_path}" clean package “{maven_setting_path}”为本地Maven的“settings.xml”文件路径,例如“C:\Users\Developer\settings.xml”。
Flume常用配置参数 MRS 3.x之前版本需在“properties.properties”文件中配置。 MRS 3.x及之后版本,部分参数可在Manager界面配置。 基本介绍 使用Flume需要配置Source、Channel和Sink,各模块配置参数说明可通过本节内容了解
分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase,使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则,例如:setCaching
Spark ThriftServer接口介绍 简介 ThriftServer是Hive中的HiveServer2的另外一个实现,它底层使用了Spark SQL来处理SQL语句,从而比Hive拥有更高的性能。 ThriftServer是一个JDBC接口,用户可以通过JDBC连接ThriftServer