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polygon连接查询 IN_POLYGON_JOIN(GEO_HASH_INDEX_COLUMN, POLYGON_COLUMN) 两张表做join查询,一张表为空间数据表(有经纬度列和GeoHashIndex列),另一张表为维度表,保存polygon数据。 查询使用IN_POLYGON_JOIN
--zookeeper 192.168.100.100:2181/kafka --delete-config retention.ms 执行以下命令,查询topic信息。 kafka-topics.sh --describe -topic <topic_name> --zookeeper <
Encoders.STRING()).groupBy("value").count(); //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 StreamingQuery query = wordCounts.writeStream() .outputMode("complete")
Okerberos依赖的OLdap资源异常。 处理步骤 检查Manager中的OKerberos依赖的OLdap资源是否异常。 登录主管理节点。 执行以下命令,查询当前HA管理的OLdap资源状态是否正常。 sh ${BIGDATA_HOME}/OMSV100R001C00x8664/workspac
Encoders.STRING()).groupBy("value").count(); //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 StreamingQuery query = wordCounts.writeStream() .outputMode("complete")
polygon连接查询 IN_POLYGON_JOIN(GEO_HASH_INDEX_COLUMN, POLYGON_COLUMN) 两张表做join查询,一张表为空间数据表(有经纬度列和GeoHashIndex列),另一张表为维度表,保存polygon数据。 查询使用IN_POLYGON_JOIN
打开配置文件“${BIGDATA_HOME}/FusionInsight_Current/*HiveServer/etc/hivemetastore-site.xml”,查找配置项“javax.jdo.option.ConnectionURL”,复制配置项值。 登录Manager页面,选择“集群 > 服务 > Hive
配置Spark Eventlog日志回滚 配置场景 当Spark开启事件日志模式,即设置“spark.eventLog.enabled”为“true”时,就会往配置的一个日志文件中写事件,记录程序的运行过程。当程序运行很久,job很多,task很多时就会造成日志文件很大,如JDBCServer、Spark
配置Spark Eventlog日志回滚 配置场景 当Spark开启事件日志模式,即设置“spark.eventLog.enabled”为“true”时,就会往配置的一个日志文件中写事件,记录程序的运行过程。当程序运行很久,job很多,task很多时就会造成日志文件很大,如JDBCServer、Spark
flatMap(_.split(" ")).groupBy("value").count() //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 val query = wordCounts.writeStream .outputMode("complete")
secure=true 在样例工程对应的“*.java”文件下单击右键,在弹出菜单单击“Run '*.main()' ”,等待运行成功(默认样例为查询Hive表)。 JDBCExampleZk样例程序运行结果如下所示: ... principal is hivetest@HADOOP.COM
Encoders.STRING()).groupBy("value").count(); //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 StreamingQuery query = wordCounts.writeStream() .outputMode("complete")
Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序(Scala) 功能介绍 使用Structured Streaming,从Kafka中读取广告请求数据、广告展示数据、广告点击数据,实时获取广告有效展示统计数据和广告有效点击统计数据,将统计结果写入kafka中。
e.topic.enable = true”) 支持为已有主题增加分区 支持更新现有主题的配置 可以为分区级别和主题级别度量标准启用JMX查询 父主题: 使用Kafka
EXPLAIN 语法 EXPLAIN [ ( option [, ...] ) ] statement 其中选项可以是以下选项之一: FORMAT { TEXT | GRAPHVIZ | JSON } TYPE { LOGICAL | DISTRIBUTED | VALIDATE
结构图说明 名称 描述 Client YARN Application客户端,用户可以通过客户端向ResourceManager提交任务,查询Application运行状态等。 ResourceManager(RM) 负责集群中所有资源的统一管理和分配。接收来自各个节点(Node
修改参数值后,需重启YARN服务使其生效。 说明: 在修改值为“false”并生效后,生效前的日志无法在WebUI中获取。 如果需要在WebUI界面上查看之前产生的日志,建议将此参数设置为“true”。 true yarn.nodemanager.log-aggregation.roll-m
Spark Structured Streaming状态操作样例程序(Scala) 功能介绍 在Spark结构流应用中,跨批次统计每个session期间发生了多少次event以及本session的开始和结束timestamp;同时输出本批次被更新状态的session。 代码样例
Spark Structured Streaming状态操作样例程序(Scala) 功能介绍 在Spark结构流应用中,跨批次统计每个session期间发生了多少次event以及本session的开始和结束timestamp;同时输出本批次被更新状态的session。 代码样例
的调度池中运行。 设置BroadCastHashJoin的超时时间。 BroadCastHashJoin有超时参数,一旦超过预设的时间,该查询任务直接失败,在多并发场景下,由于计算任务抢占资源,可能会导致BroadCastHashJoin的Spark任务无法执行,导致超时出现。因