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// krb5.conf路径 final String principal = paraTool.get("认证用户名"); // 认证用户 System.setProperty("java.security.krb5.conf", krb5);
BulkLoad接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkLoad接口将rdd写入HFile中。将生成的HFile导入HBase表的操作
分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的hbase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。
BulkLoad接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkLoad接口将rdd写入HFile中。将生成的HFile导入HBase表的操作
储新队列的信息。 假设用户提交一个MR任务到叶子队列test11上。当任务运行时，删除叶子队列test11，这时提交队列自动变为lost_and_found队列（找不到队列的任务会被放入lost_and_found队列中），任务暂停运行。要启动该任务，用户将任务移动到叶子队列te
询列的所有版本的值，即使被删除或被修改的值也可以查询出来。对于命中列失败的行（即在某一行中不存在该列），HBase会将该行查询出来。 如果用户仅需查询该表的最新值和命中列成功的行，可使用如下查询语句： scan '<table_name>',{FILTER=>"SingleCol
站（trash）中，不会被立即清除，以便在误操作的情况下恢复被删除的数据。被删除的文件在超过老化时间后将变为老化文件，会基于系统机制清除或用户手动清除。 您可以设置文件保留在回收站中的时间阈值，一旦文件保存时间超过此阈值，将从回收站中永久地删除。如果回收站被清空，回收站中的所有文件将被永久删除。
MapReduce统计样例程序开发思路 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发MapReduce应用程序实现如下功能。 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名，第二列为性别，第三列为本次停留时间，单位为分钟，分隔符为“
储新队列的信息。 假设用户提交一个MR任务到叶子队列test11上。当任务运行时，删除叶子队列test11，这时提交队列自动变为lost_and_found队列（找不到队列的任务会被放入lost_and_found队列中），任务暂停运行。要启动该任务，用户将任务移动到叶子队列te
Job 3中处于pending状态的task将优先得到这部分新释放的资源。 Job 3完成后，资源释放给Job 1、Job 2继续执行。 用户可以在YARN中配置任务的优先级。任务优先级是通过ResourceManager的调度器实现的。 操作步骤 设置参数“mapreduce.job
IDEA代码生成的jar包与工程依赖的jar包，合并导出可提交的source.jar。 打包Storm业务 提交拓扑 指导用户将开发好的程序提交运行。 提交Storm拓扑 查看程序运行结果 指导用户提交拓扑后查看程序运行结果。 查看Storm应用调测结果 父主题： Storm应用开发概述
HDFS文件系统目录简介 HDFS是Hadoop的分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写，多次读”的特征，而数据“写”操作是顺序写，也就是在文件创建时的写入或者在
mapPartition接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用mapPartition接口并行遍历HBase表。 数据规划 使用foreachPartition接口使用章节创建的HBase数据表。 开发思路 构造
foreachPartition接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的mapPartition接口将rdd并发写入HBase表中。 数据规划
splitLog(MasterFileSystem.java:375) 因此，不支持用户对HDFS上的HBase目录进行quota值设置。上述问题可通过下述步骤解决： 在客户端命令提示符下运行kinit 用户名命令，使HBase用户获得安全认证。 运行hdfs dfs -count -q/hbas
rmat，OutputFormat) MapReduce框架根据用户指定的InputFormat切割数据集，读取数据，并提供给map任务多条键值对进行处理，决定并行启动的map任务数目。MapReduce框架根据用户指定的OutputFormat，把生成的键值对输出为特定格式的数据。
splitLog(MasterFileSystem.java:375) 因此，不支持用户对HDFS上的HBase目录进行quota值设置。上述问题可通过下述步骤解决： 在客户端命令提示符下运行kinit 用户名命令，使HBase用户获得安全认证。 运行hdfs dfs -count -q/hbas
mapPartition接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用mapPartition接口并行遍历HBase表。 数据规划 使用foreachPartition接口使用章节创建的HBase数据表。 开发思路 构造
调测Kafka Low level Streams样例程序 在Windows中调测程序 在Windows环境调测程序步骤请参考在Windows中调测程序。 在Linux环境调测程序 编译并生成Jar包，并将Jar包复制到与依赖库文件夹同级的目录“src/main/resource
调测Kafka Low Level KafkaStreams API样例程序 在Windows中调测程序 在Windows环境调测程序步骤请参考在Windows中调测程序。 在Linux环境调测程序 编译并生成Jar包，并将Jar包复制到与依赖库文件夹同级的目录“src/main
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