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"some-value") .getOrCreate() //读取数据。其是传入参数args(0)指定数据路径 val text = spark.sparkContext.textFile(args(0)) //筛选女性网民上网时间数据信息 val data = text.filter(_.contains("female"))
some.config.option", "some-value") .getOrCreate(); //读取原文件数据,每一行记录转成RDD里面的一个元素 JavaRDD<String> data = spark.read() .textFile(args[0])
图4 源端集群数据记录 图5 目的端集群数据记录 （可选）如果源端集群中有新增数据需要定期将新增数据迁移至目的端集群，则根据数据新增方式进行不同方式的迁移。配置定期任务增量迁移数据，直到所有业务迁移至目的端集群。 Hive表数据修改、未新增删除表、未修改已有表的数据结构：此时Hi
-putinput_data2.txt /tmp/input，上传数据文件。 开发思路 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 主要分为四个部分： 读取原文件数据。 筛选女性网民上网时间数据信息。 汇总每个女性上网总时间。 筛选出停留时间大于两个小时的女性网民信息。
input_data2.txt /tmp/input，上传数据文件。 开发思路 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 主要分为四个部分： 创建表，将日志文件数据导入到表中。 筛选女性网民，提取上网时间数据信息。 汇总每个女性上网总时间。 筛选出停留时间大于两个小时的女性网民信息。
reducer.class Reducer类名 mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output.dir MapReduce处理后结果数据输出目录 mapred.map.tasks MapReduce map任务个数 “${变量名}”表示：该值来自job
调测HCatalog样例程序 Hive HCatalog应用程序支持在安装Hive和Yarn客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 已安装Hive和Yarn客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，
"some-value") .getOrCreate() //读取数据。其是传入参数args(0)指定数据路径 val text = spark.sparkContext.textFile(args(0)) //筛选女性网民上网时间数据信息 val data = text.filter(_.contains("female"))
调测Hive HCatalog样例程序 Hive HCatalog应用程序支持在安装Hive和Yarn客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 已安装Hive和Yarn客户端。 当客户端所在主机不是集群中
BulkLoad接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkLoad接口将rdd写入HFile中。将生成的HFile文件导入HBase表的
参考Hive JDBC代码用例开发的业务应用运行失败 问题背景与现象 用户参考Hive组件的“jdbc-examples”样例工程，完成其自身业务应用开发后，运行此应用失败。应用侧报如下异常： .......... 2017-05-11 14:33:52.174 ERROR
描述 创建数据库 URL http://www.myserver.com/templeton/v1/ddl/database/:db 参数 参数 描述 :db 数据库名 group 创建数据库时使用的用户组 permission 创建数据库时使用的权限 location 数据库的位置
.getOrCreate() """ 以下程序主要实现以下几步功能： 1.读取数据。其是传入参数argv[1]指定数据路径 - text 2.筛选女性网民上网时间数据信息 - filter 3.汇总每个女性上网时间 - map/map/reduceByKey
目前已有的SQL语句无法满足用户场景时，用户可使用UDF功能进行自定义操作。 为确保数据安全以及UDF中的恶意代码对系统造成破坏，SparkSQL的UDF功能只允许具备admin权限的用户注册，由admin用户保证自定义的函数的安全性。 父主题： Spark应用开发常见问题
添加相关认证（eg，$HBASE_OPTS） 使用方法 Phoenix支持SQL的方式来操作HBase。以下简单介绍使用SQL语句建表/插入数据/查询数据/删表等操作，Phoenix同样支持以JDBC的方式来操作HBase，具体请参见HBase SQL查询样例代码说明。 连接Phoenix:
取文本内的所有数据了 final int windowTime = ParameterTool.fromArgs(args).getInt("windowTime", 2); // 构造执行环境，使用eventTime处理窗口数据
reducer.class Reducer类名 mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output.dir MapReduce处理后结果数据输出目录 mapred.map.tasks MapReduce map任务个数 “${变量名}”表示：该值来自job
reducer.class Reducer类名 mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output.dir MapReduce处理后结果数据输出目录 mapred.map.tasks MapReduce map任务个数 “${变量名}”表示：该值来自“job
使用Spark执行Hudi样例程序（Python） 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：HudiPythonExample.py。 插入数据： #insert inserts = sc._jvm.org.apache.hudi.QuickstartUtils.convertToStringList(dataGen
female,50 FangBo,female,60 数据规划 DataStream样例工程的数据存储在文本中。 将log1.txt和log2.txt放置在指定路径下，例如"/opt/log1.txt"和"/opt/log2.txt"。 数据文件若存放在本地文件系统，需在所有部署Yarn
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