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假设需要跨批次统计每个session期间发生了多少次event以及本session的开始和结束timestamp； 同时输出本批次被更新状态的session。 数据规划 在kafka中生成模拟数据（需要有Kafka权限用户） 确保集群安装完成，包括HDFS、Yarn、Spark2x和Kafka。 创建Topic。 {
Spark on HBase程序 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 父主题： 开发Spark应用
bigdata.hbase.examples包的“HBaseExample”类的dropTable方法中。 样例代码获取方式请参考获取MRS应用开发样例工程。 public void dropTable() { LOG.info("Entering dropTable.");
创建HBase索引进行数据查询 操作场景 HBase是一个Key-Value类型的分布式存储数据库，HIndex为HBase提供了按照某些列的值进行索引的能力，缩小搜索范围并缩短时延。 使用约束 列族应以“;”分隔。 列和数据类型应包含在“[]”中。 列数据类型在列名称后使用“->”指定。
port”的值。 重新打开一个客户端连接窗口，执行以下命令，使用“kafka-console-consumer.sh”从输出Topic消费数据，查看统计结果。 cd /opt/client source bigdata_env kinit 组件操作用户（例如developuser）
rk SQL，可以访问不同的数据库，用户可以从这些数据库中提取数据，处理并加载到不同的数据存储中。 本实践演示如何使用MRS Spark SQL访问GaussDB(DWS)数据。 方案架构 Spark的应用运行架构如图1所示，运行流程如下所示： 应用程序（Application）
port”的值。 重新打开一个客户端连接窗口，执行以下命令，使用“kafka-console-consumer.sh”从输出Topic消费数据，查看统计结果。 cd /opt/client source bigdata_env kinit 组件操作用户（例如developuser）
Streaming对接Kafka0-10样例程序（Scala） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用Streaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数，或将数据写入Kafka0-10。 Streaming读取Kafka0-10代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com
假设需要跨批次统计每个session期间发生了多少次event以及本session的开始和结束timestamp； 同时输出本批次被更新状态的session。 数据规划 在kafka中生成模拟数据（需要有Kafka权限用户）。 确保集群安装完成，包括安装HDFS、Yarn、Spark2x和Kafka服务。 将Kafka的Broker配置参数“allow
l与Kerberos数据库中的不一致（报错1）或获取的token无法链接Presto。 在集群上执行cat /etc/hosts，将Presto coordinator的IP和hostname加入当前节点的/etc/hosts中。 父主题： Presto应用开发常见问题
针对Java和Scala不同语言的工程，其导入方式相同。 以下操作步骤以导入Java样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程，获取样例代码解压目录中“src\flink-examples”目录下的样例工程文件夹“flink-examples-normal”。
数据保护技术 数据完整性 通过数据校验，保证数据在存储、传输过程中的数据完整性。 MRS的用户数据保存在HDFS中，HDFS默认采用CRC32C算法校验数据的正确性，同时也支持CRC32校验算法，CRC32C校验速度快于CRC32。HDFS的DataNode节点负责存储校验数据，
产生该告警表示HBase服务的znode的容量使用率已经超过规定的阈值，如果不及时处理，可能会导致问题级别升级为紧急，影响数据写入。 可能原因 HBase配置了容灾并且容灾存在数据同步失败或者同步速度慢； HBase集群存在大量的WAL文件在进行split。 处理步骤 检查znode容量配置和使用量
访问Spark2x JobHistory中某个应用的原生页面时页面显示错误 问题 提交一个Spark应用，包含单个Job 百万个task。应用结束后，在JobHistory中访问该应用的原生页面，浏览器会等待较长时间才跳转到应用原生页面，若10分钟内无法跳转，则页面会显示Proxy
Spark Core数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 ： Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性
Kafka重启成功后应用会按照batch时间把2017/05/11 10:57:00~2017/05/11 10:58:00缺失的RDD补上（如图2所示），尽管UI界面上显示读取的数据个数为“0”，但实际上这部分数据在补的RDD中进行了处理，因此，不存在数据丢失。 Kafka重启时间段的数据处理机制如下。
Kafka重启成功后应用会按照batch时间把2017/05/11 10:57:00~2017/05/11 10:58:00缺失的RDD补上（如图2所示），尽管UI界面上显示读取的数据个数为“0”，但实际上这部分数据在补的RDD中进行了处理，因此，不存在数据丢失。 Kafka重启时间段的数据处理机制如下。
Load方式导入数据至Doris Broker Load是一个异步的导入方式，支持的数据源取决于Broker进程支持的数据源。 Doris表中的数据是有序的，Broker Load在导入数据时要利用Doris集群资源对数据进行排序，相对于Spark Load来完成海量历史数据迁移，对D
port”的值。 重新打开一个客户端连接窗口，执行以下命令，使用“kafka-console-consumer.sh”从输出Topic消费数据，查看统计结果。 cd /opt/client source bigdata_env kafka-console-consumer.sh --topic
port”的值。 重新打开一个客户端连接窗口，执行以下命令，使用“kafka-console-consumer.sh”从输出Topic消费数据，查看统计结果。 cd /opt/client source bigdata_env kinit 组件操作用户（例如developuser）
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