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上例所示，运行结果table2表用户key=1的总消费金额为cf:cid=1100元。 数据规划 使用HBase shell工具，创建HBase table1和table2，并分别插入数据。 通过HBase创建名为table1的表，命令如下。 create 'table1', 'cf' 通过HBase插入数据，命令如下：
false spark.sql.uselocalFileCollect 是否将结果数据保存在本地磁盘中而不是内存里面。 优点：结果数据小数据量情况下和原生内存的方式相比性能损失可以忽略，大数据情况下（亿级数据）性能远比使用hdfs，以及原生内存方式好。 缺点：需要调优。大数据情况下建议JDBCServer
提升HBase非业务高峰期的Compaction执行速度 操作场景 HBase支持设置非业务高峰期和非高峰期的Compaction吞吐量，通过在非高峰期设置较大的吞吐量，加快Compaction的执行速度，减小高峰期Compaction对业务的影响。 该操作仅MRS 3.3.0及之后版本支持。
extraJavaOptions AM的JVM参数。 INFO JobHistory Server和JDBCServer的JVM参数如表3所示。在服务端配置文件“ENV_VARS”中进行配置。JobHistory Server和JDBCServer的日志级别在服务端配置文件“log4j.properties”中设置。
extraJavaOptions AM的JVM参数。 INFO JobHistory Server和JDBCServer的JVM参数如表3所示。在服务端配置文件“ENV_VARS”中进行配置。JobHistory Server和JDBCServer的日志级别在服务端配置文件“log4j.properties”中设置。
例程序，不仅需要添加--jars参数，还需要配置其他，否则会报“ClassNotFoundException”错误，yarn-client和yarn-cluster模式下稍有不同。 yarn-client模式下 在除--jars参数外，在客户端“spark-defaults.conf”配置文件中，将“spark
联该数据库目录的HDFS权限。为了避免产生性能问题，取消表的任意权限，系统不会自动取消数据库目录的HDFS权限，但对应的用户只能登录数据库和查看表名。 如果为角色添加或删除数据库的查询权限，数据库中的表也将自动添加或删除查询权限。此机制为Hive实现，SparkSQL与Hive保持一致。
在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows7以上版本。 运行环境： Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装JDK 开发和运行环境的基本配置。版本要求如下：
访问MRS Manager（MRS 3.x之前版本） 操作场景 MRS 3.x之前版本集群使用MRS Manager对集群进行监控、配置和管理，用户可以在MRS控制台页面打开Manager管理页面。 访问MRS Manager 登录MRS管理控制台页面。 单击“现有集群”，在集群
Kafka”，查看当前Kafka状态，发现状态为良好，且监控指标内容显示正确。 查看Consumer客户端日志发现频繁连接Broker节点和断链打印信息，如下所示。 [root@10-10-144-2 client]# kafka-console-consumer.sh --topic
一次tick的时间（毫秒），它是ZooKeeper使用的基本时间单位，心跳、超时的时间都由它来规定。 4000 ZooKeeper内部时间由参数ticktime和参数synclimit控制，如需调大ZooKeeper内部超时时间，需要调大客户端连接ZooKeeper的超时时间。 父主题： 使用ZooKeeper
Hudi表的主键对应关系。 id Hudi表属性配置-Table Hudi Partition Type Hudi表和分区字段映射关系，如果Hudi表采用分区表，则需要配置表名和分区字段的对应关系，包括“time”和“customized”。 time Hudi表属性配置-Custom Config 自定义配置。
如上步骤中，故障节点“10-10-10-153”同步数据到“PeerID”为“abc1”的备集群失败。 继续执行list_peers命令，查找该“PeerID”对应的集群和HBase实例。 PEER_ID CLUSTER_KEY STATE TABLE_CFS abc1 10.10.10.110,10.10
Storm-OBS开发指引 操作场景 本章节只适用于MRS产品中Storm和OBS交互的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 应用开发操作步骤 确认Storm已经安装，并正常运行。 将storm-examples导入到Eclipse开发环境，请参见导入并配置Storm样例工程。
Manager界面，选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”中勾选待操作集群的“Kafka”。 单击右上角的设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后10分钟，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除 此告警修复后，系统会自动清除此告警，无需手工清除。
t context) { // 在本地保留processor context，因为在punctuate()和commit()时会用到 this.context = context; //
一次tick的时间（毫秒），它是ZooKeeper使用的基本时间单位，心跳、超时的时间都由它来规定。 4000 ZooKeeper内部时间由参数ticktime和参数synclimit控制，如需调大ZooKeeper内部超时时间，需要调大客户端连接ZooKeeper的超时时间。 父主题： 使用ZooKeeper
Manager界面，选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”框中勾选待操作集群的“Loader”。 单击右上角的设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后10分钟，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除 此告警修复后，系统会自动清除此告警，无需手工清除。
t context) { // 在本地保留processor context，因为在punctuate()和commit()时会用到 this.context = context; //
false spark.sql.uselocalFileCollect 是否将结果数据保存在本地磁盘中而不是内存里面。 优点：结果数据小数据量情况下和原生内存的方式相比性能损失可以忽略，大数据情况下（亿级数据）性能远比使用HDFS，以及原生内存方式好。 缺点：需要调优。大数据情况下建议JDBCServer
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