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String]): Unit = { val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 设置job的并发度为2 env.setParallelism(2) //设置Zookeeper为注册服务器
四种类型实际命令示,以ReadFromKafka为例,集群域名为“HADOOP.COM”: 命令1: bin/flink run --class com.huawei.bigdata.flink.examples.ReadFromKafka /opt/client/FlinkKafkaJavaExample.jar
在HetuEngine所在集群的所有节点的“/etc/hosts”文件中,添加待对接数据源所在集群的主机名称和对应的IP映射,及其“/etc/hosts”文件中的“10.10.10.10 hadoop.系统域名”(如“10.10.10.10 hadoop.hadoop.com”),
String]): Unit = { val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 设置job的并发度为2 env.setParallelism(2) //设置Zookeeper为注册服务器
作用二:连接建立后,一个会话的超时时间,如ZooKeeper上注册的临时节点BrokerId,当Broker被停止,则该BrokerId,会经过一个sessionTimeout才会被ZooKeeper清理。
注册Hive、HBase、GaussDB A等数据源。
<系统域名>@<系统域名> 说明: “flume_server/hadoop.<系统域名>”为用户名,用户的用户名所包含的系统域名所有字母为小写。
用于程序调测或运行的节点,需要与MRS集群内节点网络互通,同时配置hosts域名信息。 场景一:准备本地Windows开发环境调测程序所需配置文件。
mysqllink 数据库服务器 MySQL数据库的IP地址或域名。 192.168.1.110 端口 MySQL数据库的端口。 3306 数据库名称 MySQL数据库的名称。 sqoop 用户名 拥有MySQL数据库的读、写和删除权限的用户。 admin 密码 用户的密码。
map(lambda dataArr: (dataArr[0], dataArr[1], int(dataArr[2])))\ .collect() df = sqlCtx.createDataFrame(inputRDD) # 注册表
map(lambda dataArr: (dataArr[0], dataArr[1], int(dataArr[2])))\ .collect() df = sqlCtx.createDataFrame(inputRDD) # 注册表
femaleInfo.setStayTime(Integer.parseInt(parts[2].trim())); return femaleInfo; } }); // 注册表
_ //通过隐式转换,将RDD转换成DataFrame,然后注册表 spark.sparkContext.textFile(args(0)).map(_.split(",")) .map(p => FemaleInfo(p(0), p(1), p(2)
_ //通过隐式转换,将RDD转换成DataFrame,然后注册表 spark.sparkContext.textFile(args(0)).map(_.split(",")) .map(p => FemaleInfo(p(0), p(1), p(2)
ApplicationMaster使用该协议向ResourceManager注册、申请资源、获取各个任务的运行情况等。
四种类型实际命令示,以ReadFromKafka为例,集群域名为“HADOOP.COM”: 命令1: bin/flink run --class com.huawei.bigdata.flink.examples.ReadFromKafka /opt/client/FlinkKafkaJavaExample.jar
String[] word = s.split(","); return new Tuple3<>(word[0], word[1], word[2]); } }); //将Stream1注册为
解决Hive对接外部LDAP的时候,客户需要支持域名的方式连接,当前Hive只支持IP的方式进行连接的问题。 解决HiveConction异常未打印,影响问题定位的问题。 解决DGC提交Hive作业,执行偶现并发修改ArrayList报错的问题。
可用于创建DataFrame,注册DataFrame为一张表,表上执行SQL等。 pyspark.sql.DataFrame:分布式数据集。DataFrame等效于SparkSQL中的关系表,可被SQLContext中的方法创建。
以下版本默认开启了集群自动注册DNS,也可以请通过查询对应版本元数据查询返回体中features字段是否包含register_dns_server这个值来判断是否支持DNS特性。