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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:
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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
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IoTDB性能调优 配置场景 IoTDB主要利用堆内存完成读写操作。提高IoTDB内存可以有效提高IoTDB读写性能。 配置描述 登录集群FusionInsight Manager页面,选择“集群 > 服务 > IoTDB > 配置 > 全部配置”,进入IoTDB配置界面搜索并修改参数。
配置MRS集群告警阈值 集群Manager支持配置监控指标阈值用于关注各指标的健康情况,如果出现异常的数据并满足预设条件后,系统将会触发一条告警信息,并在告警页面中出现此告警信息。 配置MRS集群告警阈值(MRS 3.x及之后版本) 登录FusionInsight Manager。
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
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
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
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
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
Flume客户端无法连接服务端 问题现象 安装Flume客户端并设置Avro Sink与服务端通信,发现无法连接Flume服务端。 原因分析 服务端配置错误,监测端口启动失败,例如服务端Avro Source配置了错误的IP,或者已经被占用了的端口。 查看Flume运行日志: 2016-08-31
提交Storm拓扑失败排查思路 问题背景与现象 使用MRS流式集群,主要安装ZooKeeper、Storm、Kafka。 使用客户端命令,提交Topology失败。 可能原因 Storm服务异常。 客户端用户没有进行安全认证或者认证过期。 提交拓扑中包含storm.yaml文件和服务端冲突。
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),若分配给它多个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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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。
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