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apache.hadoop.hbase.hindex.global.GlobalIndexAdmin”中的方法进行HBase全局二级索引的管理，该类中dropIndices用于创删除索引。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples
rm-examples并将storm-examples导入到IntelliJ IDEA开发环境，参见准备Storm应用开发环境。 工程导入后，修改样例工程的“resources/flux-examples”目录下的“jdbc.properties”文件，根据实际环境信息修改相关参数。
ity-examples”文件夹中的Scala、Spark Streaming等多个样例工程。 安装IntelliJ IDEA和JDK工具后，需要在IntelliJ IDEA中配置JDK。 打开IntelliJ IDEA，选择“Configure”。 图2 Quick Start
“false”，改为“true”后对已有业务没有影响。如果要卸载HBase服务，卸载前请将此参数值改回“false”），将配置项“spark.inputFormat.cache.enabled”设置为“false”。 提交命令 假设用例代码打包后的jar包名为spark-hbaseContext-test-1
在“连接”区域，单击“添加”新建一个的连接，在“连接器”中选择“hdfs-connector”，输入配置连接参数，单击“测试”验证连接是否可用，待提示“测试成功”后单击“确定”。 设置数据源信息 单击“下一步”，进入“输入设置”界面，设置数据源信息。 表1 输入设置参数 参数名 说明 示例 输入路径 HDFS中源文件的输入路径。
> 配置 > 全部配置 > ResourceManager > 系统”。将“GC_OPTS”参数根据实际情况调大，并单击“保存”，保存完成后重启角色实例。 重启主ResourceManager实例，会发生ResourceManager实例主备倒换，倒换过程中，Yarn无法提交新作
该例子有两种实现模式，其中实现1的逻辑如图1所示，实现2的逻辑如图2所示。 图1 实现1逻辑 实现1的逻辑说明 ： 根据车牌号聚合该车通过的所有收费站并排序，处理后数据如下： 车牌号1，[（通过时间，收费站3），（通过时间，收费站2），（通过时间，收费站4），（通过时间，收费站5）] 标识该收费站是这辆车通过的第几个收费站。
开发MapReduce应用 编译并运行程序 将开发好的程序编译运行，用户可在本地Windows开发环境中进行程序调测运行，也可以将程序编译为Jar包后，提交到Linux节点上运行。 调测MapReduce应用 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）
add partition(pt='2021-12-18') location 'obs://xxx'; 给分区表“table_1”中插入数据后，对应的分区数据存储在对应的存储源上，可以使用desc查看分区的location，执行以下命令查看路径下的数据： desc formatted
增大该参数的值，如3个节点的集群， 建议增大到50%。 Superior调度器的框架设计是基于时间的异步调度，当NodeManager故障后，ResourceManager无法快速的感知到NodeManager已经出了问题(默认10mins)，因此在此期间，Superior调度器
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 此告警修复后，需手动清除该告警。 参考信息 不涉及。 父主题： MRS集群告警处理参考
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 此告警修复后，需要手动清除该告警。 参考信息 不涉及。 父主题： MRS集群告警处理参考
开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后1小时，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 此告警修复后，系统会自动清除此告警，无需手工清除。 参考信息 不涉及。 父主题： MRS集群告警处理参考
在“连接”区域，单击“添加”新建一个的连接，在“连接器”中选择“hdfs-connector”，输入配置连接参数，单击“测试”验证连接是否可用，待提示“测试成功”后单击“确定”。 设置数据源信息 单击“下一步”，进入“输入设置”界面，设置数据源信息。 表1 输入设置参数 参数名 说明 示例 输入路径 HDFS/OBS中源文件的输入路径。
该例子有两种实现模式，其中实现1的逻辑如图1所示，实现2的逻辑如图2所示。 图1 实现1逻辑 实现1的逻辑说明 ： 根据车牌号聚合该车通过的所有收费站并排序，处理后数据如下。 车牌号1，[（通过时间，收费站3），（通过时间，收费站2），（通过时间，收费站4），（通过时间，收费站5）] 标识该收费站是这辆车通过的第几个收费站。
在“连接”区域，单击“添加”新建一个的连接，在“连接器”中选择“hdfs-connector”，输入配置连接参数，单击“测试”验证连接是否可用，待提示“测试成功”后单击“确定”。 设置数据源信息 单击“下一步”，进入“输入设置”界面，设置数据源信息。 表1 输入设置参数 参数名 说明 示例 输入路径 HDFS中源文件的输入路径。
在“连接”区域，单击“添加”新建一个的连接，在“连接器”中选择“hdfs-connector”，输入配置连接参数，单击“测试”验证连接是否可用，待提示“测试成功”后单击“确定”。 设置数据源信息 单击“下一步”，进入“输入设置”界面，设置数据源信息。 表1 输入设置参数 参数名 说明 示例 输入路径 HDFS/OBS中源文件的输入路径。
“false”，改为“true”后对已有业务没有影响。如果要卸载HBase服务，卸载前请将此参数值改回“false”），将配置项“spark.inputFormat.cache.enabled”设置为“false”。 提交命令 假设用例代码打包后的jar包名为spark-hbaseContext-test-1
该例子有两种实现模式，其中实现1的逻辑如图1所示，实现2的逻辑如图2所示。 图1 实现1逻辑 实现1的逻辑说明 ： 根据车牌号聚合该车通过的所有收费站并排序，处理后数据如下： 车牌号1，[（通过时间，收费站3），（通过时间，收费站2），（通过时间，收费站4），（通过时间，收费站5）] 标识该收费站是这辆车通过的第几个收费站。
输出以下关键内容表示安装Python客户端成功。 Finished processing dependencies for pyhs2==0.5.0 安装成功后，“python-examples/pyCLI_nosec.py”为Python客户端样例代码，“python-examples/pyhs2/haconnection
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