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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
176:21003/oozie”。 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程，获取样例代码解压目录中“src\oozie-examples”目录下的样例工程文件夹“ooziesecurity-examples”中的OozieMapReduceExample、OozieSparkHBaseExam
“配置”，在搜索框中搜索“OOZIE_HTTPS_PORT”，即可查看使用的端口号。 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程，获取样例代码解压目录中“src\oozie-examples”目录下的样例工程文件夹“ooziesecurity-examples”中的OozieMap
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Hase表： create 'bulktable','cf1' 开发思路 创建RDD。
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环境中调测Spark应用。 将打包生成的
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。 将打包
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Hase表： create 'bulktable','cf1' 开发思路 创建RDD。
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
MRS 3.x版本镜像，不支持MRS V1.1作业管理接口，需要使用V2作业管理接口。 接口约束 无 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v1.1/{project_id}/job-exes 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
取值范围： FAILED：失败 KILLED：已终止 NEW：已创建 NEW_SAVING：已创建保存中 SUBMITTED：已提交 ACCEPTED：已接受 RUNNING：运行中 FINISHED：已完成 默认取值： 不涉及 job_result 否 String 参数解释： 作业运行结果。
用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，本例中将数据以Avro格式存储在HBase中，并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 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
t两部分。KafkaSpout主要完成Storm从Kafka中读取数据的功能；KafkaBolt主要完成Storm向Kafka中写入数据的功能。 本章节代码样例基于Kafka新API，对应IntelliJ IDEA工程中com.huawei.storm.example.kafka
t两部分。KafkaSpout主要完成Storm从Kafka中读取数据的功能；KafkaBolt主要完成Storm向Kafka中写入数据的功能。 本章节代码样例基于Kafka新API，对应IntelliJ IDEA工程中com.huawei.storm.example.kafka
用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，本例中将数据以Avro格式存储在HBase中，并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 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
用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，本例中将数据以Avro格式存储在HBase中，并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 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
用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，本例中将数据以Avro格式存储在HBase中，并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 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
告警阈值配置不合理。 网络环境异常。 处理步骤 查看网络丢包率 使用PuTTY工具，以omm用户登录集群中任意非告警节点，执行ping 告警节点IP地址 -c 100命令检查网络中是否存在丢包。 # ping 10.10.10.12 -c 5 PING 10.10.10.12
hosts文件中。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，配置客户端网络连接，可避免执行客户端命令时出现错误。 如果采用yarn-client模式运行Spark任务，请在“客户端安装目录/Spark/spark/conf/spark-defaults.conf”文件中添加参数“spark
类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HQL完成海量结构化数据分析。
m-JDBC中包含两类Bolt：JdbcInsertBolt和JdbcLookupBolt。其中，JdbcLookupBolt主要负责从数据库中查数据，JdbcInsertBolt主要向数据库中存数据。当然，JdbcLookupBolt和JdbcInsertBolt中也可以增加处理逻辑对数据进行处理。
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