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int(dataArr[2])))\ .collect() df = sqlCtx.createDataFrame(inputRDD) # 注册表 df.registerTempTable("FemaleInfoTable") # 执行SQL查询并显示结果
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ZooKeeper和HBase的关系所示。 图1 HBase和ZooKeeper的关系 HRegionServer以Ephemeral node的方式注册到ZooKeeper中。其中ZooKeeper存储HBase的如下信息:HBase元数据、HMaster地址。 HMaster通过ZooK
> 样例工程名称 > Lifecycle > compile”,双击“compile”运行maven的compile命令。 图2 maven工具 clean和compile 方法二 在IDEA的下方Terminal窗口进入“pom.xml”所在目录,手动输入mvn clean compile命令进行编译。
return femaleInfo; } }); // 注册表。 Dataset<ROW> schemaFemaleInfo = spark.createDataFrame(femaleInfoJavaRDD
int(dataArr[2])))\ .collect() df = sqlCtx.createDataFrame(inputRDD) # 注册表 df.registerTempTable("FemaleInfoTable") # 执行SQL查询并显示结果
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配置Kafka数据安全传输协议 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 Kafka API简单说明 Producer API 指org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer中定义的接口,在使用“kafka-console-producer
Spark-client模式任务Driver运行在客户端节点上(通常是集群外的某个节点),启动时先在集群中启动AppMaster进程,进程启动后要向Driver进程注册信息,注册成功后,任务才能继续。从AppMaster日志中可以看出,无法连接至Driver,所以任务失败。 解决办法 请检查Driver进程所在的IP是否可以ping通。
用于ApplicationMaster与ResourceManager之间。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。 表2 ApplicationMasterProtocol常用方法 方法 说明 allocate(AllocateRequest
用于ApplicationMaster与ResourceManager之间。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。 表2 ApplicationMasterProtocol常用方法 方法 说明 allocate(AllocateRequest
getOrCreate() import spark.implicits._ //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
return femaleInfo; } }); // 注册表。 Dataset<ROW> schemaFemaleInfo = spark.createDataFrame(femaleInfoJavaRDD
配置Kafka数据传输加密 操作场景 Kafka客户端和Broker之间的数据传输默认采用明文传输,客户端可能部署在不受信任的网络中,传输的数据可能遭到泄漏和篡改。 该章节仅适用于MRS 3.x及之后版本。 配置Kafka数据传输加密 默认情况下,组件间的通道是不加密的。用户可以配置如下参数,设置安全通道为加密的。
远端节点上部署路径若已存在,该路径下不能包含任何文件。若不存在,该路径会被创建。登录远端节点用户需要对该路径具有执行和写权限。 使用WinSCP工具,以客户端安装用户将压缩文件保存到客户端安装的目录,例如“/opt/hadoopclient”。 解压软件包。 例如下载的客户端文件为“F
用于ApplicationMaster与ResourceManager之间。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。 表2 ApplicationMasterProtocol常用方法 方法 说明 allocate(AllocateRequest
return femaleInfo; } }); // 注册表。 Dataset<ROW> schemaFemaleInfo = spark.createDataFrame(femaleInfoJavaRDD
getOrCreate() import spark.implicits._ //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
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aster和相关的NodeManager通讯,在获得的Container上启动Executor,Executor启动后,开始向Driver注册并申请Task。 Driver分配Task给Executor执行。 Executor执行Task并向Driver汇报运行状况。 YARN Client模式