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为什么Flink Web页面无法直接连接？ 问题 无法通过“http://JobManager IP:JobManager的端口”访问Web页面。 回答 由于浏览器所在的计算机IP地址未加到Web访问白名单导致。用户可以通过以下步骤来解决问题。 查看客户端的配置文件“conf/flink-conf
如何处理无法直接通过URL访问Flink Web 问题 无法通过“http://JobManager IP:JobManager的端口”访问Web页面。 回答 由于浏览器所在的计算机IP地址未加到Web访问白名单导致。用户可以通过修改客户端的配置文件“conf/flink-conf
getOrCreate() import spark.implicits._ //通过隐式转换，将RDD转换成DataFrame，然后注册表 spark.sparkContext.textFile(args(0)).map(_.split(",")) .map(p
SQLContext(sc) import sqlContext.implicits._ //通过隐式转换，将RDD转换成DataFrame，然后注册表 sc.textFile(args(0)).map(_.split(",")) .map(p => FemaleInfo(p(0)
getOrCreate() import spark.implicits._ //通过隐式转换，将RDD转换成DataFrame，然后注册表 spark.sparkContext.textFile(args(0)).map(_.split(",")) .map(p
return femaleInfo; } }); // 注册表。 Dataset<ROW> schemaFemaleInfo = spark.createDataFrame(femaleInfoJavaRDD
getOrCreate() import spark.implicits._ //通过隐式转换，将RDD转换成DataFrame，然后注册表 spark.sparkContext.textFile(args(0)).map(_.split(",")) .map(p
文本的单词数量。 操作步骤 准备wordcount程序。 开源的Hadoop的样例程序包含多个例子，其中包含wordcount。可以从https://dist.apache.org/repos/dist/release/hadoop/common/中下载Hadoop的样例程序。 例如，选择hadoop-x
INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - The url to track the job: https://linux2:8090/proxy/application_1456738266914_0006/ 17086 [main] INFO
编译并调测Flink应用 操作场景 在程序代码完成开发后，建议您上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Flink客户端的运行步骤是一样的。 基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行，只支持在Linux环境下运行。
Flink滑动窗口增强 本节主要介绍Flink滑动窗口以及滑动窗口的优化方式。 Flink窗口的详细内容请参见官网：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/stream/operators/windows
文本的单词数量。 操作步骤 准备wordcount程序。 开源的Hadoop的样例程序包含多个例子，其中包含wordcount。可以从https://dist.apache.org/repos/dist/release/hadoop/common/中下载Hadoop的样例程序。 例如，选择hadoop-x
=+-@，但首尾不能含有空格，不能以_sys_开头。 默认取值： 不涉及 请求示例 查询action为filter时的集群列表 POST https://{endpoint}/v1.1/{project_id}/{resource_type}/resource_instances/action
SparkSQL读取ORC表报错 问题现象 Hive创建ORC存储格式的表，用SparkSQL读取该表时报错： 原因分析 该问题为一个开源社区问题：https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-11102，使用开源的hive 1.2.1版本包就有可能触发此问题。
用于ApplicationMaster与ResourceManager之间。ApplicationMaster使用该协议向ResourceManager注册、申请资源、获取各个任务的运行情况等。 表2 ApplicationMasterProtocol常用方法 方法 说明 allocate(AllocateRequest
用于ApplicationMaster与ResourceManager之间。ApplicationMaster使用该协议向ResourceManager注册、申请资源、获取各个任务的运行情况等。 表2 ApplicationMasterProtocol常用方法 方法 说明 allocate(AllocateRequest
.appName("AvroSourceExample")\ .getOrCreate() # 向sc._jvm中导入要运行的类 java_import(spark._jvm, 'com.huawei.bigdata.spark.examples.datasources
在Linux中调测Presto应用开发 JDBC客户端运行及结果查看 执行mvn clean compile assembly:single生成jar包，在工程目录target目录下获取，比如:presto-examples-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies
return femaleInfo; } }); // 注册表。 DataFrame schemaFemaleInfo = sqlContext.createDataFrame(femaleInfoJavaRDD
return femaleInfo; } }); // 注册表。 Dataset<ROW> schemaFemaleInfo = spark.createDataFrame(femaleInfoJavaRDD
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