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"credits" or "license" for more information. 客户端机器必须安装有setuptools。 通过官方网站下载软件，下载地址：https://pypi.org/project/setuptools/#files。 将下载的setuptools压
访问MRS集群Manager（2.x及之前版本） 访问MRS集群Manager场景 MRS集群提供Manager对集群进行监控、配置和管理，用户在集群安装后可使用admin用户登录Manager页面。 当前支持以下几种方式访问Manager，请根据实际情况进行选择： 通过弹性IP访问FusionInsight
collect(); System.out.println(result); spark.stop(); } 上面是简单示例，其它SparkSQL特性请参见如下链接：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.
filter("stayTime >= 120").collect().foreach(println) spark.stop() } } 上面是简单示例，其它sparkSQL特性请参见如下链接：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.
"credits" or "license" for more information. 客户端机器必须安装有setuptools。 通过官方网站下载软件，下载地址：https://pypi.org/project/setuptools/#files。 将下载的setuptools压
康状态）有Good，Bad，Partially Healthy，Unknown四种状态 ，四种状态除了取决于Hive本身服务的可用性（会用简单的SQL来检测Hive服务的可用性），还取决于Hive服务所依赖的其他组件的服务状态。 Hive实例分为Hiveserver和Metast
filter("stayTime >= 120").collect().foreach(println) spark.stop() } } 上面是简单示例，其它sparkSQL特性请参见如下链接：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.
filter("stayTime >= 120").collect().foreach(println) spark.stop() } } 上面是简单示例，其它sparkSQL特性请参见如下链接：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.
filter("stayTime >= 120").collect().foreach(println) spark.stop() } } 上面是简单示例，其它sparkSQL特性请参见如下链接：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.
collect(); System.out.println(result); spark.stop(); } 上面是简单示例，其它sparkSQL特性请参见如下链接：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.
配置流式读取Spark Driver执行结果 配置场景 在执行查询语句时，返回结果有可能会很大（10万数量以上），此时很容易导致JDBCServer OOM（Out of Memory）。因此，提供数据汇聚功能特性，在基本不牺牲性能的情况下尽力避免OOM。 配置描述 提供两种不同
提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程 操作步骤 Map阶段的调优 判断Map使用的内存大小 判断Map分配的内存是否足够，一个简单的办法是查看运行完成的job的Counters中，对应的task是否发生过多次GC，以及GC时间占总task运行时间之比。通常，GC时间不应超过task运行时间的10%，即GC
提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程 操作步骤 Map阶段的调优 判断Map使用的内存大小 判断Map分配的内存是否足够，一个简单的办法是查看运行完成的job的Counters中，对应的task是否发生过多次GC，以及GC时间占总task运行时间之比。通常，GC时间不应超过task运行时间的10%，即GC
开发思路 构造需要遍历的HBase表中rowkey的RDD。 使用mapPartition接口遍历上述rowkey对应的数据信息，并进行简单的操作。 运行前置操作 安全模式下Spark Core样例代码需要读取两个文件（user.keytab、krb5.conf）。user.keytab和krb5
开发思路 构造需要遍历的HBase表中rowkey的RDD。 使用mapPartition接口遍历上述rowkey对应的数据信息，并进行简单的操作。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。
Hive表对接OBS文件系统 应用场景 MRS支持用户将数据存储在OBS服务中，使用MRS集群仅作数据计算处理的存算分离场景。 用户通过IAM服务的“委托”机制进行简单配置，即可实现OBS的访问。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化
Spark作业的Client模式和Cluster模式有什么区别？ 理解YARN-Client和YARN-Cluster深层次的区别之前先清楚一个概念：Application Master。 在YARN中，每个Application实例都有一个ApplicationMaster进程
开发思路 构造需要遍历的HBase表中rowkey的RDD。 使用mapPartition接口遍历上述rowkey对应的数据信息，并进行简单的操作。 运行前置操作 安全模式下Spark Core样例代码需要读取两个文件（user.keytab、krb5.conf）。user.keytab和krb5
条件表达式 CASE 标准的SQL CASE表达式有两种模式。 “简单模式”从左向右查找表达式的每个value，直到找出相等的expression： CASE expression WHEN value THEN result [ WHEN ... ] [ ELSE result
从零开始使用CarbonData MRS 3.x之前版本参考本章节，MRS 3.x及后续版本请参考使用CarbonData（MRS 3.x及之后版本）。 本章节介绍使用Spark CarbonData的基本流程，所有任务场景基于spark-beeline环境。CarbonData快速入门包含以下任务：
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