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要检查“krb5.conf”文件内容是否正确，即是否与集群中的KerberoServer的业务IP配置相同。 检查Kerberos服务是否正常。 检查防火墙是否关闭。 解决客户端应用提交任务到hadoop集群报错，提示Failed to find any Kerberos tgt或者No valid
WAL通常被用于数据库和文件系统中，用来保证任何数据操作的持久性，即先将操作记入一个持久的日志，再对数据施加这个操作。若施加操作的过程中执行失败了，则通过读取日志并重新施加前面指定的操作，系统就得到了恢复。下面介绍了如何利用这样的概念保证接收到的数据的持久性。 Kafka数据源使用Receiver来接收数据，是E
sortByKey(ascending=True, numPartitions=None, keyfunc=function <lambda>) 按照key来进行排序，是升序还是降序，ascending是boolean类型。 join(other, numPartitions) 当有两个KV的dataset(K,V)和(K
numPartitions: Int = self.partitions.length): RDD[(K, V)] 按照key来进行排序，是升序还是降序，ascending是boolean类型。 join[W](other: RDD[(K, W)][, numPartitions: Int]):
sortByKey(ascending=True, numPartitions=None, keyfunc=function <lambda>) 按照key来进行排序，是升序还是降序，ascending是boolean类型。 join(other, numPartitions) 当有两个KV的dataset(K,V)和(K
sortByKey(ascending=True, numPartitions=None, keyfunc=function <lambda>) 按照key来进行排序，是升序还是降序，ascending是boolean类型。 join(other, numPartitions) 当有两个KV的dataset(K,V)和(K
limit) → array 描述：将字符串按delimiter分割为一个array，元素个数为limit。最后一个元素包含了最后一个字符串后面所有的字符。Limit必须是个数字。 select split('a:b:c:d',':',2);-- [a, b:c:d] select
sortByKey(ascending=True, numPartitions=None, keyfunc=function <lambda>) 按照key来进行排序，是升序还是降序，ascending是boolean类型。 join(other, numPartitions) 当有两个KV的dataset(K,V)和(K
sortByKey(ascending=True, numPartitions=None, keyfunc=function <lambda>) 按照key来进行排序，是升序还是降序，ascending是boolean类型。 join(other, numPartitions) 当有两个KV的dataset(K,V)和(K
JavaPairRDD<K,V> sortByKey(boolean ascending, int numPartitions) 按照key来进行排序，是升序还是降序，ascending是boolean类型。 JavaPairRDD<K,scala.Tuple2<V,W>> join(JavaPairRDD<K
JavaPairRDD<K,V> sortByKey(boolean ascending, int numPartitions) 按照key来进行排序，是升序还是降序，ascending是boolean类型。 JavaPairRDD<K,scala.Tuple2<V,W>> join(JavaPairRDD<K
JavaPairRDD<K,V> sortByKey(boolean ascending, int numPartitions) 按照key来进行排序，是升序还是降序，ascending是boolean类型。 JavaPairRDD<K,scala.Tuple2<V,W>> join(JavaPairRDD<K
numPartitions: Int = self.partitions.length): RDD[(K, V)] 按照key来进行排序，是升序还是降序，ascending是boolean类型。 join[W](other: RDD[(K, W)][, numPartitions: Int]):
numPartitions: Int = self.partitions.length): RDD[(K, V)] 按照key来进行排序，是升序还是降序，ascending是boolean类型。 join[W](other: RDD[(K, W)][, numPartitions: Int]):
用于确定反压采样的间隔时间，单位ms web.backpressure.delay-between-samples: 50 可以在Job的Overview选项卡后面查看BackPressure，如下图表示采样进行中，默认情况下，大约需要5秒完成采样。 图1 采样进行中 如下图显示“OK”表示没有反压，
me-Flume组件版本号/conf/flume-env.sh 在“-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection”后面，增加以下内容： -Djava.security.krb5.conf=Flume客户端安装目录/fusioninsight-flume-1
JavaPairRDD<K,V> sortByKey(boolean ascending, int numPartitions) 按照key来进行排序，是升序还是降序，ascending是boolean类型。 JavaPairRDD<K,scala.Tuple2<V,W>> join(JavaPairRDD<K
numPartitions: Int = self.partitions.length): RDD[(K, V)] 按照key来进行排序，是升序还是降序，ascending是boolean类型。 join[W](other: RDD[(K, W)][, numPartitions: Int]):
numPartitions: Int = self.partitions.length): RDD[(K, V)] 按照key来进行排序，是升序还是降序，ascending是boolean类型。 join[W](other: RDD[(K, W)][, numPartitions: Int]):
一个partition的所有数据，而不是一次函数调用处理一条数 据。在实践中发现，foreachPartitions类的算子，对性能的提升还是很有帮助的。比如在foreach函数中，将RDD中所有数据写 MySQL，那么如果是普通的foreach算子，就会一条数据一条数据地写，每
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