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打包项目 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME” )下。
打包项目 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME” )下。
top 运行集群利用率监控工具。 -Dmapreduce.job.hdfs-servers 如果对接了OBS,而服务端依然使用HDFS,那么需要显式在命令行使用该参数指定HDFS的地址。格式为hdfs://{NAMESERVICE}。
top 运行集群利用率监控工具。 -Dmapreduce.job.hdfs-servers 如果对接了OBS,而服务端依然使用HDFS,那么需要显式在命令行使用该参数指定HDFS的地址。格式为hdfs://{NAMESERVICE}。
批量写入Hudi表 引入Hudi包生成测试数据,参考使用Spark Shell创建Hudi表章节的2到4。
“-c”(可选):指定业务配置文件,该文件需要用户根据自己业务生成,具体操作可在Flume服务端中“配置工具”页面参考Flume业务配置指南章节生成,并上传到待安装客户端节点上的任一目录下。
或者,针对已使用过的IDEA工具,您可以从IDEA主界面直接添加。选择“File > Import project...”导入工程。 图12 Import Project(Quick Start页面) 选择需导入的样例工程路径,然后单击“OK”。
打包项目 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME” )下。
打包项目 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME” )下。
打包项目 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME” )下。
如需对Kafka数据进行均衡操作,请参考Kafka均衡工具使用说明。 扩容按需集群 登录MRS管理控制台。 选择“现有集群” ,选中一个运行中的集群并单击集群名称,进入集群信息页面。 选择“节点管理”页签,在需要扩容的节点组的“操作”列单击“扩容”,进入扩容集群页面。
默认没有已创建的连接,单击“添加”创建一个新的连接,完成后单击“测试”,测试是否可用,待提示成功后单击“确定”。 表1 连接配置参数一览表 连接器类型 参数名 说明 generic-jdbc-connector JDBC驱动程序类 JDBC驱动类名。
打包项目 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME” )下。
重置后的密码必需满足当前用户密码策略,使用omm用户登录主OMS节点后,执行如下工具脚本可以获取到修改域名后的“人机”用户密码。
top 运行集群利用率监控工具。 -Dmapreduce.job.hdfs-servers 如果对接了OBS,而服务端依然使用HDFS,那么需要显式在命令行使用该参数指定HDFS的地址。格式为hdfs://{NAMESERVICE}。
top 运行集群利用率监控工具。 -Dmapreduce.job.hdfs-servers 如果对接了OBS,而服务端依然使用HDFS,那么需要显式在命令行使用该参数指定HDFS的地址。格式为hdfs://{NAMESERVICE}。
pip3 install helloword python3 import helloworld helloworld.say_hello("test") 测试安装第三方Python库(如pandas、sklearn)。
即使表统计信息不可用, EAGER也可以下推Join,这可能会导致查询性能下降,因此仅建议将EAGER用于测试和故障排除场景。 AUTOMATIC 单击“删除”可以删除已增加的自定义配置参数。 单击“确定”。
打包项目 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME” )下。
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