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在运行应用程序时，使用Executor参数“--executor-cores 4”，单进程中并行度高导致IO非常繁忙，以至于任务运行缓慢。 16/02/26 10:04:53 INFO TaskSetManager: Finished task 2139.0 in stage 1.0 (TID 151149) in
“beforeStart”方法有以下作用： 帮助用户解析SQL语句中的UDF参数。 配置UDF运行时必要的信息，即指定UDF访问原始数据时采取的策略和输出结果序列的类型。 创建资源，比如建立外部链接，打开文件等。 UDFParameters UDFParameters的作用是解析SQL语句中的UDF参数（
org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:53) at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:99)
以使用，但新的API性能和稳定性更好。 该样例代码只存在于mrs-sample-project-1.6.0.zip中。 /** * 参数解析: * <checkPointDir>为checkPoint目录。 * <topics>为Kafka中订阅的主题，多以逗号分隔。 *
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Hive作为一个基于HDFS和MapReduce架构的数据仓库，其主要能力是通过对HQL（Hive Query Language）编译和解析，生成并执行相应的MapReduce任务或者HDFS操作。 图1 Hive结构 约束与限制 需要在Manager的“系统 > 权限 > 用
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SizeOfHFileRefsQueue=0, AgeOfLastShippedOp=0, TimeStampsOfLastShippedOp=Mon Jul 18 09:53:28 CST 2016, Replication Lag=0, FailedReplicationAttempts=0 SOURCE:
nProvider, simpleJdbcMapper).withTableName("GOAL").withQueryTimeoutSecs(30); WordSpout wordSpout = new WordSpout();TopologyBuilder builder
Level>|<产生该日志的线程名字>|<log中的message>|<日志事件调用类全名>(<日志打印文件>:<行号>) 2015-08-08 11:09:53,483 | INFO | [main] | Loading logs. | kafka.log.LogManager (Logging.scala:68)
org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:53) at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:99)
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具体界面显示以实际为准。 Kerberos认证 开启 委托 勾选“高级配置”后的“现在配置”，“委托”选择“现有委托”，并选择创建对接ECS/BMS云服务委托创建的委托。 例如，配置如下图所示，不同版本集群可能存在差异，具体界面显示以实际为准。 等待集群创建完成后，在“现有集群
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mapreduce.TableIndexer -Dtablename.to.index=hbase_sample_table -Dindexspecs.to.add='IDX1=>info:[name->String]' -Dindexnames.to.build='IDX1' 然后用户
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WordCounter bolt = new WordCounter(); //HbaseMapper，用于解析tuple内容 SimpleHBaseMapper mapper = new SimpleHBaseMapper()
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具体界面显示以实际为准。 Kerberos认证 开启 委托 勾选“高级配置”后的“现在配置”，“委托”选择“现有委托”，并选择创建对接ECS/BMS云服务委托创建的委托。 例如，配置如下图所示，不同版本集群可能存在差异，具体界面显示以实际为准。 等待集群创建完成后，在“现有集群
createDirectStream代替旧的API createStream进行应用程序开发。旧的API仍然可以使用，但新的API性能和稳定性更好。 /** * 参数解析: * <groupId>为客户的组编号。 * <brokers>为获取元数据的Kafka地址。 * <topic>为Kafka中订阅的主题。
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