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YARN作业提交的样例代码详细可以参考MapReduce开发指南中的MapReduce访问多组件样例代码，实现建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到Hadoop集群。 父主题： YARN接口介绍
特定时间段（例如凌晨3点）进行批量分析，可能仅需要消耗2小时。 MRS提供的弹性伸缩能力，可以帮助用户在进行批量分析操作时，将分析节点扩容到指定规模，而计算完毕后，则自动释放计算节点，尽可能的降低使用成本。 平衡突发查询 大数据集群上，由于有大量的数据，企业会经常面临临时的分析任
Rank”栏，可查看当前集群Topic日志条数、数据体积大小、数据流入量、数据流出量前十名的Topic。 单击“TopicName”可进入到该Topic的详情页面中，在该页面的具体操作请参考查看Kafka数据生产消费详情。 父主题： 使用Kafka
登录集群主节点并执行以下命令： cd /opt/Bigdata/patches/{MRS补丁版本号}/download/ 将补丁安装包拷贝到客户端机器/opt/目录下： scp patch.tar.gz {客户端机器IP}:/opt/ 例如： scp patch.tar.gz 127
产生告警的主机名。 Trigger condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 DataNode容量不足，会影响到HDFS的数据写入。 可能原因 集群磁盘容量已满。 DataNode节点间数据倾斜。 处理步骤 检查集群磁盘容量是否已满。 在FusionInsight
BulkPut接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将构建的RDD写入HBase中。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表： create
ration重新计算使用率的情况。 因此针对集群情况，可以大概估算每个iteration耗费的时间（可以通过执行Balancer的日志观察到每次iteration的时间），并用总数据量除以10GB估算任务执行时间。 由于按iteration处理，Balancer可以随时启动或者停止。
况进行浮动，但不会超出该规定范围。资源计划触发时，会以变化最小的方式使节点数量满足计划规定范围，即如果需要扩容则扩容到计划节点数量范围的下限，如果需要缩容则缩容到计划节点数量范围的上限。 进入弹性伸缩配置界面后，配置弹性伸缩规则。 弹性伸缩规则可调控节点数量，也会对实际价格有影响，请谨慎操作。
parseInt(hbase1Value) + Integer.parseInt(hbase2Value); // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(qualifier)
resultValue = hbase1Value.toInt + hbase2Value.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(qualifier)
parseInt(hbase1Value) + Integer.parseInt(hbase2Value); // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(qualifier)
askTimeout），在特殊条件下（Full GC，网络延时等）消息响应时间较长，消息还没有反馈，channel又达到了过期时间，该channel就被终止了，AM端感知到channel被终止后认为driver失联，然后整个应用停止。 解决办法： 在Spark客户端的“spark-defaults.conf”文
选择处于非“良好”状态的NodeManager实例并重启该实例。检查该告警是否恢复。 NodeManager重启过程中，提交到该节点的Container可能会重试到其他节点。 是，处理完毕。 否，执行11。 检查网络状态。 登录管理节点，ping丢失的NodeManager节点的IP地址，检查网络是否断
mapPartitions接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用mapPartition接口并行遍历HBase表。 数据规划 使用foreachPartition接口使用章节创建的HBase数据表。 开发思路 构
askTimeout），在特殊条件下（Full GC，网络延时等）消息响应时间较长，消息还没有反馈，channel又达到了过期时间，该channel就被终止了，AM端感知到channel被终止后认为driver失联，然后整个应用停止。 解决办法：在Spark客户端的“spark-defaults.conf”文件
parseInt(hbase1Value) + Integer.parseInt(hbase2Value); // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(qualifier)
resultValue = hbase1Value.toInt + hbase2Value.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(qualifier)
resultValue = hbase1Value.toInt + hbase2Value.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(qualifier)
parseInt(hbase1Value) + Integer.parseInt(hbase2Value); // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(qualifier)
resultValue = hbase1Value.toInt + hbase2Value.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(qualifier)
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