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val resultValue = hbase1Value.toInt + hbase2Value.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(qualifier)
选择“巡检授权”页签。 配置巡检参数。 巡检授权时间：运维巡检授权的时长，到期后会自动取消授权。 巡检脚本保留时间：巡检脚本在执行前会先下载到集群中，该参数用于设置巡检脚本执行后保留的时长。巡检结果下载后保存在集群的“/srv/Bigdata/operationCmd”中。 巡检结果保留时间：巡检结果
source bigdata_env 创建输入Topic和输出Topic，与样例代码中指定的Topic名称保持一致，输出Topic的清理策略设置为compact。 kafka-topics.sh --create --zookeeper quorumpeer实例IP地址:ZooKeeper客户端连接端口/kafka
使用Hive异常文件定位定界工具 操作场景 由于某些异常操作或者磁盘损坏等原因导致Hive存储的数据文件出现异常，异常的数据文件会导致任务运行失败或者数据结果不正确。 该工具用于对常见的非文本类的数据文件格式进行异常排查。 该章节内容仅适用MRS 3.2.0及之后版本。 操作步骤
使用Broker Load方式导入数据至Doris Broker Load是一个异步的导入方式，支持的数据源取决于Broker进程支持的数据源。 Doris表中的数据是有序的，Broker Load在导入数据时要利用Doris集群资源对数据进行排序，相对于Spark Load来完
thon来访问HBase服务。python样例仅支持在Linux环境中运行，调测HBase python样例程序需有与集群环境网络相通的ECS，详情请参见准备本地应用开发环境，并需要安装python环境，安装包下载详情请参见：https://www.python.org/。当前以
Integer.parseInt(hbase1Value) + Integer.parseInt(hbase2Value); // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(qualifier)
Integer.parseInt(hbase1Value) + Integer.parseInt(hbase2Value); // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(qualifier)
val resultValue = hbase1Value.toInt + hbase2Value.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(qualifier)
river失联，然后整个应用停止。 解决办法： 在Spark客户端的“spark-defaults.conf”文件中或通过set命令行进行设置。参数配置时要保证channel过期时间（spark.rpc.io.connectionTimeout）大于或等于RPC响应超时时间（spark
ine空间的脱敏策略，需要将参数“spark.dynamic.masked.hetu.policy.sync.update.enable”设置为“true”，且需将内置用户Spark2x的Ranger用户类型调整为Admin用户类型。 保存配置，重启Spark服务。 登录Spark客户端节点，执行如下命令：
Integer.parseInt(hbase1Value) + Integer.parseInt(hbase2Value); // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(qualifier)
在FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”中勾选“NodeAgent”，单击“确定”。 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
下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图3 算法流程 概念上shuffle就是一个沟通数据连接的桥梁，实际上shuffle这一部分是如何实现的呢，下面就以Spark为例讲解shuffle在Spark中的实现。 Shuffle操作将一个Spark的Job分成多个Stage，前
下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图3 算法流程 概念上shuffle就是一个沟通数据连接的桥梁，实际上shuffle这一部分是如何实现的呢，下面就以Spark为例讲解shuffle在Spark中的实现。 Shuffle操作将一个Spark的Job分成多个Stage，前
Manager系统。 选择“服务管理 > Storm > 下载客户端 > 完整客户端”，下载客户端程序到“远端主机”，即目标ECS。 登录到客户端下载的目标ECS。 在Linux系统中，使用如下命令解压客户端压缩包。 tar -xvf MRS_Storm_Client.tar tar
JobGateway手动更新服务客户端 本章节适用于MRS 3.3.1及之后版本。 操作场景 该操作指导用户在MRS集群添加多服务更新服务客户端失败时，手动更新客户端。 前提条件 Manager上已成功添加服务。 仅适用于Spark 、Hive 、Flink服务。 操作步骤 登录Manager页面，选择“集群
登录备集群的FusionInsight Manager。 选择“集群 > 服务 > HDFS”，选择“更多 > 下载客户端”。“选择客户端类型”设置为“仅配置文件”，根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后（x86选择x86_64，ARM选择aarch64）单击“确定”。 等
on 10-196-115-2 (694/153378) 单个任务运行时间超过6分钟，从而导致连接超时问题，最终使得任务失败。 将参数中的核数设置为1，“--executor-cores 1”，任务正常完成，单个任务处理时间在合理范围之内(15秒左右)。 16/02/29 02:24:46
Occurrence num of 'COUNT(DISTINCT)'(6) reaches the hint threshold(2) 若SQL防御规则中设置的动作是“拦截”，系统回显信息如下： Error in query: static_0001 Occurrence num of 'COUNT(DISTINCT)'(6)
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