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println(s"Finished! Exit code is $exitCode") } 根据业务逻辑，开发对应的Spark应用程序，并设置用户编写的Spark应用程序的主类等常数。 如果您使用的是普通模式，准备业务应用代码及其相关配置即可。 调用org.apache.spark
Python3.x的tgz包也可以去Python官网下载。推荐使用Python-3.6.X版本，3.7版本无法使用rdd的take函数。 执行如下命令，设置Python3.x的配置信息及编译安装，安装到/opt/Bigdata/python3目录下。 ./configure --prefix=
getAbsolutePath() + ") is not a file."); } // 3.设置并检查krb5config setKrb5Config(krb5ConfFile.getAbsolutePath());
precombine字段一致的场景。 DWS表中必须包含precombine字段与主键。 默认为Hudi内置字段_hoodie_event_time，如果不使用，需要设置“enable.sink.precombine”参数，例如： 单击“确定”，Hudi作业参数配置完成。 配置DWS作业参数。 在作业参数配
of 'COUNT(DISTINCT XX)' (6) reaches the hint limitation (2) 若SQL防御规则中设置的动作是“拦截”或“熔断”，系统回显信息可能如下： Intercepted. Reason: Occurrence number of 'COUNT(DISTINCT
在FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”中勾选待操作集群的“HBase”。 单击右上角的时间编辑按钮，设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后10分钟，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除
在FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”中勾选待操作集群的“Kafka”。 单击右上角的编辑按钮设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后10分钟，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除
在FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”中勾选待操作集群的“Kafka”。 单击右上角的编辑按钮设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后10分钟，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除
在FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”中勾选待操作集群的“Kafka”。 单击右上角的编辑按钮设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后10分钟，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除
项在两种模式中相同。 新安装的安全模式集群默认即安装了Ranger服务并启用了Ranger鉴权，用户可以通过组件的权限插件对组件资源的访问设置细粒度的安全访问策略。若不需使用Ranger进行鉴权，管理员可在服务页面手动停用Ranger鉴权，停用Ranger鉴权后，访问组件资源的时
警信息，查看系统在定时检查时是否会再次产生此告警。 是，执行8。 否，处理完毕。 收集故障信息。 在MRS Manager界面，单击“系统设置 > 日志导出”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 参考信息 OBS证书过期请参考如何处理集群内部OBS证书过期。 父主题：
在FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”中勾选“NodeAgent”，单击“确定”。 单击右上角的编辑按钮设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后10分钟，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除
Manager首页，单击“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”中勾选待操作集群的如下节点信息。 ZooKeeper HDFS 单击右上角的设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后10分钟，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除
在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”中勾选待操作集群的“HDFS”。 单击右上角的设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后30分钟，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除
分布式模式下，应注意Driver和Executor之间的参数传递 在Spark编程时，总是有一些代码逻辑中需要根据输入参数来判断，这种时候往往会使用这种方式，将参数设置为全局变量，先给定一个空值（null），在main函数中，实例化SparkContext对象之前对这个变量赋值。然而，在分布式模式下，执行
HttpFS是个单独无状态的gateway进程，对外提供webHDFS接口，对HDFS使用FileSystem接口对接。可用于不同Hadoop版本间的数据传输，及用于访问在防火墙后的HDFS（HttpFS用作gateway）。 HDFS HA架构 HA即为High Availability，用于解决NameNode
KeyedStream：DataStream通过keyBy分组操作生成流，通过设置的key值对数据进行分组。 WindowedStream：KeyedStream通过window窗口函数生成的流，设置窗口类型并且定义窗口触发条件，然后在窗口数据上进行一些操作。 AllWindow
得task大小合理化。 修改并行度。 优化数据结构 把数据按列存放，读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时，通过设置spark.shuffle.consolidateFiles为true，来合并shuffle中间文件，减少shuffle文件的数量，减少文
得task大小合理化。 修改并行度。 优化数据结构 把数据按列存放，读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时，通过设置spark.shuffle.consolidateFiles为true，来合并shuffle中间文件，减少shuffle文件的数量，减少文
组件操作用户（例如developuser） 创建输入Topic和输出Topic，与样例代码中指定的Topic名称保持一致，输出Topic的清理策略设置为compact。 kafka-topics.sh --create --zookeeper quorumpeer实例IP地址:ZooKeeper客户端连接端口/kafka
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