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2，详情参见https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSYKE2_8.0.0/com.ibm.java.security.component.80.doc/security-component/jsse2Docs/matchsslcontext_tls
Settings”，弹出“Settings”窗口。 选择“Build, Execution, Deployment > Compiler > Java Compiler”，在“Project bytecode version”右侧的下拉菜单中，选择“8”。修改“hive-jdbc-example”的“Target
essor-output --config cleanup.policy=compact Topic创建成功后，执行以下命令运行程序。 java -cp /opt/client/lib/*:/opt/client/src/main/resources com.huawei.bigdata
组件业务用户 增大客户端的JVM大小，防止OOM，方法如下。（1亿文件建议32G） 若执行HDFS客户端命令时，客户端程序异常退出，并且报“java.lang.OutOfMomeryError”错误。 这个问题是由于HDFS客户端运行时的所需的内存超过了HDFS客户端设置的内存上限（
成的任务。并且对于B段时间进入Kafka的数据，Spark将按照终止时间（batch时间）生成相应个数的任务，其中第一个任务读取全部数据，其余任务可能不读取数据，造成任务处理压力不均匀。 若A段时间的任务和B段时间任务处理得较慢，则会影响C段时间任务的处理。针对上述场景，Spark提供Kafka后进先出功能。
成的任务。并且对于B段时间进入Kafka的数据，Spark将按照终止时间（batch时间）生成相应个数的任务，其中第一个任务读取全部数据，其余任务可能不读取数据，造成任务处理压力不均匀。 如果A段时间的任务和B段时间任务处理得较慢，则会影响C段时间任务的处理。针对上述场景，Spark提供Kafka后进先出功能。
Kafka重启成功后应用会按照batch时间把2017/05/11 10:57:00~2017/05/11 10:58:00缺失的RDD补上（如图2所示），尽管UI界面上显示读取的数据个数为“0”，但实际上这部分数据在补的RDD中进行了处理，因此，不存在数据丢失。 Kafka重启时间段的数据处理机制如下。 Spark
选择待查看的作业所在行。 如图所示，选择“更多>历史记录”查看作业执行的历史记录。 图2 查看历史记录 表1 参数说明 名称 说明 行/文件 读取数 从输入源中读取的行数（文件数）。 行/文件 写入数 写入到输出源的行数（文件数）。 行/文件 跳过数 转换过程中记录的坏行数（文件数）：输入格式不正确，无法进行转换。
不同导致，yarn-client中setAppName是在向yarn注册Application之前读取，yarn-cluser模式则是在向yarn注册Application之后读取，这就导致yarn-cluster模式设置的应用名不生效。 解决措施： 在spark-submit脚
Kafka重启成功后应用会按照batch时间把2017/05/11 10:57:00~2017/05/11 10:58:00缺失的RDD补上（如图2所示），尽管UI界面上显示读取的数据个数为“0”，但实际上这部分数据在补的RDD中进行了处理，因此，不存在数据丢失。 Kafka重启时间段的数据处理机制如下。 Spark
compression”配置项是无效的，因为它会读取“spark.sql.parquet.compression.codec”配置项的值。当“spark.sql.parquet.compression.codec”未做设置时默认值为“snappy”，“parquet.compression”会读取该默认值。 因此，“spark
时实际长度不足则不补齐。 map 是 - 数据处理规则 当配置Hive表名不存在时，作业提交失败。 当配置的列名与Hive表列名不匹配时，读取不到数据，导入数据条数会为0。 当字段的值与实际的类型不匹配时，该行数据会成为脏数据。 样例 以Hive导出到sqlserver2014数据库为例。
约束限制： 不涉及 取值范围： SUCCEED：成功 FAILED：失败 默认取值： 不涉及 请求示例 取消SQL执行任务请求示例 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/sql-execution/{sql_id}/cancel
不同导致，yarn-client中setAppName是在向yarn注册Application之前读取，yarn-cluser模式则是在向yarn注册Application之后读取，这就导致yarn-cluster模式设置的应用名不生效。 解决措施： 在spark-submit脚
选择待查看的作业所在行。 如图所示，选择“更多>历史记录”查看作业执行的历史记录。 图2 查看历史记录 表1 参数说明 名称 说明 行/文件 读取数 从输入源中读取的行数（文件数）。 行/文件 写入数 写入到输出源的行数（文件数）。 行/文件 跳过数 转换过程中记录的坏行数（文件数）：输入格式不正确，无法进行转换。
概述 “算子帮助”章节适用于MRS 3.x及后续版本。 转换流程 Loader读取源端数据，通过输入算子将数据按规则逐一转换成字段，再通过转换算子，对这些字段做清洗或转换，最后通过输出算子将处理后的字段，输出到目标端。 每个作业，如果进行数据转换操作，有且只能有一个输入算子，有且只能有一个输出算子。
必须配置一个主键列。 map 是 无 数据处理规则 当配置HBase表名不存在时，作业提交失败。 当配置的列名与HBase表列名不匹配时，读取不到数据，导入数据条数会为0。 配置输入字段列数，大于原始数据实际包含字段列数，全部数据成为脏数据。 当字段的值与实际的类型不匹配时，该行数据会成为脏数据。
Loader算子说明 转换流程 Loader读取源端数据，通过输入算子将数据按规则逐一转换成字段，再通过转换算子，对这些字段做清洗或转换，最后通过输出算子将处理后的字段，输出到目标端。 每个作业，如果进行数据转换操作，有且只能有一个输入算子，有且只能有一个输出算子。 不符合转换规则的数据，将成为脏数据跳过。
* you can do it as below: * System.setProperty("java.security.auth.login.config",confDirPath + * "jaas.conf");
Settings”，弹出“Settings”窗口。 选择“Build, Execution, Deployment > Compiler > Java Compiler”，在“Project bytecode version”右侧的下拉菜单中，选择“8”。修改“doris-jdbc-example”的“Target
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