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MyRegistrator") val sc = new SparkContext(conf) // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 val hbConf = HBaseConfiguration
上region的个数，即2000），则调整方案为（实际规格 / 默认规格）* 默认时间。 在服务端的“hbase-site.xml”文件中配置splitlog参数，如表1所示。 表1 splitlog参数说明 参数 描述 默认值 hbase.splitlog.manager.timeout
ats); free(buffer); 断开HDFS文件系统连接。 hdfsDisconnect(fs); 准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/opt/client”目录。 Linux中编译并运行程序 进入Linux客户端目录，运行如下命令导入公共环境变量： cd/opt/client
上region的个数，即2000），则调整方案为（实际规格 / 默认规格）* 默认时间。 在服务端的“hbase-site.xml”文件中配置splitlog参数，如表1所示。 表1 splitlog参数说明 参数 描述 默认值 hbase.splitlog.manager.timeout
MyRegistrator") val sc = new SparkContext(conf) // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 val hbConf = HBaseConfiguration
文件名等请与实际代码保持一致，此处仅为示例）： 运行Java或Scala样例代码 bin/spark-submit --jars {客户端安装路径}/Spark/spark/jars/protobuf-java-2.5.0.jar --conf spark.yarn.user.classpath
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 Configuration hbConf = HBaseConfiguration
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 Configuration hbConf = HBaseConfiguration
nitorlog/pluginmonitor.log”中搜索“Large tablets have”查看所有较大的Tablet信息。 登录安装了MySQL的节点，执行以下命令，连接Doris数据库。 若集群已启用Kerberos认证（安全模式），需先执行以下命令再连接Doris数据库：
com时，则此处应填写hive/hadoop.abc.com@ABC.COM。 确保可以正常的认证连接HiveServer。 在客户端执行以下命令 source 客户端安装目录/bigdata_env kinit username 然后再使用客户端执行beeline，确保可以正常运行。 父主题： 使用Hive
切换为omm用户，进入拷贝目录下“/opt/example”，首先确保conf目录下和依赖库文件目录下的所有文件，对当前用户均具有可读权限；同时保证已安装jdk并已设置java相关环境变量，然后执行命令，如java -cp .:/opt/example/conf:/opt/example/kafka-examples-lib/*
ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(batchSize.toLong)) //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir)
ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(batchSize.toLong)) //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir)
ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(batchSize.toLong)) //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir)
持修复数据。 参与比对的CDL任务kafka lag不为0时会导致比对结果不一致。 前提条件 准备Hive UDF Jar包， 从CDL的安装目录复制“${BIGDATA_HOME}/FusionInsight_CDL_*/install/FusionInsight-CDL-*/
hdfsFileFreeReadStatistics(stats); 断开HDFS文件系统连接。 hdfsDisconnect(fs); 准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/tmp/client”目录。 Linux中编译并运行程序 进入Linux客户端目录，运行如下命令导入公共环境变量： cd/opt/client
hdfsFileFreeReadStatistics(stats); 断开HDFS文件系统连接。 hdfsDisconnect(fs); 准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/opt/client”目录。 Linux中编译并运行程序 进入Linux客户端目录，运行如下命令导入公共环境变量： cd/opt/client
ats); free(buffer); 断开HDFS文件系统连接。 hdfsDisconnect(fs); 准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/opt/client”目录。 Linux中编译并运行程序 进入Linux客户端目录，运行如下命令导入公共环境变量： cd/opt/client
employees_info_extended ADD COLUMNS (tel_phone STRING, email STRING); 建表时配置Hive数据加密 指定表的格式为RCFile(推荐使用)或SequenceFile，加密算法为ARC4Codec。SequenceFile
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 Configuration hbConf = HBaseConfiguration
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