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MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站。 http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop
如何采用Java命令提交Spark应用 问题 除了spark-submit命令提交应用外，如何采用Java命令提交Spark应用？ 回答 您可以通过org.apache.spark.launcher.SparkLauncher类采用java命令方式提交Spark应用。详细步骤如下：
配置Hive业务使用其他组件的用户权限 操作场景 Hive业务还可能需要关联使用其他组件，例如HQL语句触发MapReduce任务需要设置Yarn权限，或者Hive over HBase的场景需要HBase权限。以下介绍Hive关联Yarn和Hive over HBase两个场景下的操作。
MapReduce Java API接口介绍 MapReduce常用接口 MapReduce中常见的类如下。 org.apache.hadoop.mapreduce.Job：用户提交MR作业的接口，用于设置作业参数、提交作业、控制作业执行以及查询作业状态。 org.apache.hadoop
ClickHouse数据查询 数据查询规则 禁止select *查询 只查询需要的字段可以减少磁盘io和网络io，提升查询性能。 使用uniqCombined替代distinct uniqCombined对去重逻辑进行了优化，通过近似去重提升十倍查询性能，如果对查询允许有误差，可
创建CDL数据比较任务作业 操作场景 数据比对即是对源端数据库中的数据和目标端Hive中的数据作数据一致性校验，如果数据不一致，CDL可以尝试修复不一致的数据。 当前数据对比任务支持手动全量任务比对。数据比对任务采用On Yarn的运行形态，比对结果会上传到HDFS目录。 数据比对目前仅支持基本数据类型比对，
配置Hive JDBC接口访问Hive安全认证 在开启了Kerberos认证的集群中，客户端连接组件之前需要进行安全认证，以确保通信的安全性，Hive应用开发需要进行ZooKeeper和Kerberos安全认证。 JDBC样例工程包含安全认证代码，支持在Windows与Linux
MapReduce二次开发远程调试 问题 MapReduce二次开发过程中如何远程调试业务代码？ 回答 MapReduce开发调试采用的原理是Java的远程调试机制，在Map/Reduce任务启动时，添加Java远程调试命令。 首先理解两个参数：“mapreduce.map.java
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配置Windows通过EIP访问安全模式集群HBase 操作场景 该章节通过指导用户配置集群绑定EIP，并配置HBase文件的方法，方便用户可以在本地对样例文件进行编译。 本章节以运行hbase-example中的样例为例进行说明。 操作步骤 为集群的每个节点申请弹性公网IP，并
在IDEA中提交Storm拓扑 操作场景 Storm支持IntelliJ IDEA远程提交拓扑，目前样例代码中仅WordCountTopology支持远程提交，其他拓扑想实现远程提交，请参考WordCountTopology实现远程提交函数。 前提条件 已执行打包Strom样例工程应用。
基于Python的Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何使用Python连接Hive执行数据分析任务。 样例代码 使用Python方式提交数据分析任务，参考样例程序中的“hive-examples/python-examples/pyCLI_sec.py”。该样例程序连接的集
导入并配置Spark样例工程 操作场景 Spark针对多个场景提供样例工程，包含Java样例工程和Scala样例工程等，帮助客户快速学习Spark工程。 针对Java和Scala不同语言的工程，其导入方式相同。使用Python开发的样例工程不需要导入，直接打开Python文件（*
在Linux环境中调测HDFS应用 操作场景 HDFS应用程序支持在Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，可以上传Jar包至准备好的Linux环境中运行。 HDFS应用程序运行完成后，可直接通过运行结果查看应用程序运行情况，也可以通过HDFS日志获取应用运行情况。 前提条件
基于Python的Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何使用Python连接Hive执行数据分析任务。 样例代码 使用Python方式提交数据分析任务，参考样例程序中的“hive-examples/python-examples/pyCLI_sec.py”。该样例程序连接的集
配置Windows通过EIP访问普通模式集群HBase 操作场景 该章节通过指导用户配置集群绑定EIP，并配置HBase文件的方法，方便用户可以在本地对样例文件进行编译。 本章节以运行hbase-example中的样例为例进行说明。 操作步骤 为集群的每个节点申请弹性公网IP，并
Impala用开发规则 创建集群时只需指定一个Catalog和一个StoreStore 如果已经创建了两个Catalog和StateStore，Impalad角色需要指定--catalog_service_host和--state_store_host，Catalog角色需要指定--state_store_host。
新增作业 场景描述 在MRS集群中新增并提交一个作业。API的调用方法请参见如何调用API。 约束限制 集群已创建成功并处于“运行中”。 已获取待创建集群区域的项目ID，请参考获取项目ID获取。 已获取集群ID，即创建集群成功后返回结果中的“cluster_id” 或参考获取集群ID获取。
配置Yarn模式下Spark动态资源调度 操作场景 对于Spark应用来说，资源是影响Spark应用执行效率的一个重要因素。当一个长期运行的服务（比如JDBCServer），如果分配给它多个Executor，可是却没有任何任务分配给它，而此时有其他的应用却资源紧张，这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度。
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