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Spark Core数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 ： Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性
Spark Core数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 ： Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性
在集群内任一节点启动netcat命令，等待应用程序连接。 netcat -l -p 9000 若回显提示“command not found”，请用户自行安装netcat工具后再次执行。 启动程序接受Socket数据，并执行联合查询。 bin/flink run --class com.huawei.bigdata
执行此步骤时，HBase表是被禁用的，不能对外提供表服务，请谨慎使用。 可执行6验证加密是否配置成功。 验证加密是否配置成功 仅当所配置的空表允许写入测试数据时可执行该操作。 以客户端安装用户，登录安装客户端的节点。切换到客户端安装目录，例如：/opt/client。 cd /opt/client
into stream_mor2 select * from datagen; 等待Flink作业运行一段时间，将datagen生成的随机测试数据持续写入Hudi表。可通过“更多 > 作业详情”跳转到Flink作业的原生UI页面，查看Job运行情况。 登录客户端所在节点，加载环境
Hudi表初始化 初始化导入存量数据通常由Spark作业来完成，由于初始化数据量通常较大，因此推荐使用API方式给充足资源来完成。 对于批量初始化后需要接Flink或Spark流作业实时写入的场景，一般建议通过对上有消息进行过滤，从一个指定的时间范围开始消费来控制数据的重复接入量
Sink的BatchSize参数必须小于Channel的transactionCapacity。 集群Flume配置工具界面篇幅有限，Source、Channel、Sink只展示部分参数，详细请参考如下常用配置。 集群Flume配置工具界面上所展示Customer Source、Customer Channel及Customer
成长地图 | 华为云 MapReduce服务 MapReduce服务（MapReduce Service）提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，可轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka等大数据组件。 图说MRS 产品介绍 仅两个按钮时选用 立即购买 成长地图
Manager关键特性 Manager关键特性：统一监控告警 Manager提供可视化、便捷的监控告警功能。用户可以快速获取集群关键性能指标，并评测集群健康状态，同时提供性能指标的定制化显示功能及指标转换告警方法。Manager可监控所有组件的运行情况，并在故障时实时上报告警。通
poitype='xyz') t2 on in_polygon_join_range_list(t1.mygeosot,t2.polygon); 空间索引工具类UDF GeoID转栅格行列号。 GeoIdToGridXy(geoId) UDF输入参数： 参数 类型 说明 geoId Long 根据GeoId计算栅格行列号。
poitype='xyz') t2 on in_polygon_join_range_list(t1.mygeosot,t2.polygon); 空间索引工具类UDF GeoID转栅格行列号。 GeoIdToGridXy(geoId) UDF输入参数： 参数 类型 说明 geoId Long 根据GeoId计算栅格行列号。
Flume日志采集概述 Flume是一个分布式、可靠和高可用的海量日志聚合的系统。它能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集、聚合、移动，最后存储到一个中心化数据存储系统中。支持在系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。同时，提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。
Flume日志采集概述 Flume是一个分布式、可靠和高可用的海量日志聚合的系统。它能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集、聚合、移动，最后存储到一个中心化数据存储系统中。支持在系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。同时，提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。
Spark SQL在不同DB都可以显示临时表 问题 切换数据库之后，为什么还能看到之前数据库的临时表？ 创建一个DataSource的临时表，例如以下建表语句。 create temporary table ds_parquet using org.apache.spark.sql
Spark SQL在不同DB都可以显示临时表 问题 切换数据库之后，为什么还能看到之前数据库的临时表？ 创建一个DataSource的临时表，例如以下建表语句。 create temporary table ds_parquet using org.apache.spark.sql
ce /opt/hiveclient/bigdata_env 执行以下命令认证用户。 kinit Hive业务用户 执行以下命令登录客户端工具。 beeline 执行以下命令更新用户的管理员权限。 set role admin; 创建库表操作 在“Policy Name”填写策略名称。
clickhouse-examples > Lifecycle > install”，双击“install”运行maven的insatll命令。 图2 maven工具的clean和install 将target目录下的clickhouse-examples-*.jar文件和“clickhouse-exa
Flume基本原理 Flume是一个高可用、高可靠，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方（可定制）的能力。其中Flume-NG是Flume的一个分支，其特点
配置Spark动态脱敏 本章节仅适用于MRS 3.3.1-LTS及之后版本。 管理面提交作业方式不支持开启动态脱敏特性。 配置场景 Spark动态脱敏开启后，配置脱敏列的数据可以参与计算，计算结果输出时不可见，在集群内脱敏策略会根据血缘关系自动传递，更大的发挥数据的价值同时，保障数据的隐私性。
MRS管理控制台上提交作业异常处理 用户问题 MRS控制台作业管理提交作业“状态”为“已接受”，“执行结果”为“未定”，作业未成功提交到Yarn上，如下图所示： 原因分析 由于管理控制台的作业管理功能是由集群管理模块Executor来负责调度执行，因此作业未提交到Yarn上，根因
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