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ZooKeeper服务端与客户端（ZKFC）通信时所使用的session不一致，ZooKeeper服务端的sessionId为0x164cb2b3e4b36ae4，ZKFC的sessionId为0x144cb2b3e4b36ae4。这意味着ZooKeeper服务端与客户端（ZKFC）之间数据交互失败。
} if (connection != null) { try { // 关闭Hbase连接. connection.close() } catch { case e: IOException
apache.hadoop.mapreduce.Job：用户提交MR作业的接口，用于设置作业参数、提交作业、控制作业执行以及查询作业状态。 org.apache.hadoop.mapred.JobConf：MapReduce作业的配置类，是用户向Hadoop提交作业的主要配置接口。 表1 类org
map的输入，key为原文件位置偏移量，value为原文件的一行字符数据。 * 其map的输入key，value为文件分割方法InputFormat提供，用户不设置，默认 * 使用TextInputFormat。 */ public void map(Object key, Text value
tar.gz”压缩包中的“jars”目录中获取。 用户应用程序的编译依赖包根据代码不同而不同，需用户根据自己编写的代码进行加载。 将运行程序的依赖Jar包上传至需要运行此应用的节点中，例如“$SPARK_HOME/jars”路径。 用户需要将SparkLauncher类的运行依赖包和
metastore.uris 选填 Hivemeta uri信息。 根据实际填写 hive_sync.jdbc_url 选填 Hive jdbc链接。 根据实际填写 hive_sync.table 选填 Hive的表名。 根据实际填写 hive_sync.db 选填 Hive的数据库名，默认为default。
“#”用于区分不同的索引，“;”用于区分不同的列族，“,”用于区分不同的列。 tablename.to.index：创建索引的用户表表名。 indexspecs.to.add：创建索引对应的用户表列。 其中命令中各参数的含义如下： IDX1：索引名称 cf1：列族名称。 q1：列名。 datatyp
ZooKeeper服务端与客户端（ZKFC）通信时所使用的session不一致，ZooKeeper服务端的sessionId为0x164cb2b3e4b36ae4，ZKFC的sessionId为0x144cb2b3e4b36ae4。这意味着ZooKeeper服务端与客户端（ZKFC）之间数据交互失败。
路径/hbase/table-lock）下残留有新建的表名，请问该如何清理？ 回答 操作步骤如下： 在安装好客户端的环境下，使用hbase用户进行kinit认证。 执行hbase zkcli命令进入ZooKeeper命令行。 在ZooKeeper命令行中执行ls /hbase/table，查看新建的表名是否存在。
MRS是否支持对DLI服务的业务表进行读写操作？ 问： MRS是否支持对DLI服务的业务表进行读写操作？ 答： 如果数据存放在OBS上，则支持使用MRS服务中的Spark读取DLI表，对表数据进行灵活处理，结果存入另一张DLI表。 如果数据不存放在OBS上，则不支持。 父主题： 周边生态对接类
Flink开启Checkpoint样例程序开发思路 场景说明 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量，并做到状态严格一致性，即：当应用出现异常并恢复后，各个算子的状态能够处于统一的状态。 数据规划 使用自定义算子每秒钟产生大约10000条数据。 产生的数据为一个四元组
Flink开启Checkpoint样例程序开发思路 场景说明 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量，并做到状态严格一致性，即：当应用出现异常并恢复后，各个算子的状态能够处于统一的状态。 数据规划 使用自定义算子每秒钟产生大约10000条数据。 产生的数据为一个四元组
提供了Java、Python两种不同语言的样例工程，还提供了从建表、数据加载到数据查询的样例工程。 Impala样例程序开发思路 运行程序及查看结果 指导用户将开发好的程序编译提交运行并查看结果。 在Linux中调测Impala JDBC应用 父主题： Impala应用开发概述
费数据的offset无法正常提交，所以下次重新消费时还是在旧的offset消费数据，从而导致消费数据重复。 解决办法 建议用户在Manager页面调整以下服务参数： request.timeout.ms=100000 session.timeout.ms=90000 max.poll
提供了Java、Python两种不同语言的样例工程，还提供了从建表、数据加载到数据查询的样例工程。 Impala样例程序开发思路 运行程序及查看结果 指导用户将开发好的程序编译提交运行并查看结果。 调测Impala应用 父主题： Impala应用开发概述
提供了Java、Python两种不同语言的样例工程，还提供了从建表、数据加载到数据查询的样例工程。 Impala样例程序开发思路 运行程序及查看结果 指导用户将开发好的程序编译提交运行并查看结果。 调测Impala应用 父主题： Impala应用开发概述
通过Java API提交Oozie作业开发思路 通过典型场景，用户可以快速学习和掌握Oozie的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态，代码示例只涉及了MapReduce作业，其他作业的API调用代码是一样的，仅job配置“job
令行中加入表1中的参数。 表1 增强BulkLoad效率的配置项 参数 描述 配置的值 -Dimporttsv.mapper.class 用户自定义mapper通过把键值对的构造从mapper移动到reducer以提高性能。mapper只需要把每一行的原始文本发送到reducer
通过状态后端存储所有原始数据，新来的数据根据状态来判断是否是更新操作，进而通过Flink聚合回撤机制实现聚合结果数据的更新。 优点：可以解决聚合准确性问题，而且对用户友好，对数据没有要求。 缺点：大数据量情况下状态后端存储的数据比较多。 通过CDC格式数据解决 CDC格式数据是指更新操作记录中会同时包含
rmat，OutputFormat) MapReduce框架根据用户指定的InputFormat切割数据集，读取数据，并提供给map任务多条键值对进行处理，决定并行启动的map任务数目。MapReduce框架根据用户指定的OutputFormat，把生成的键值对输出为特定格式的数据。
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