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对RDD的操作包含Transformation（返回值还是一个RDD）和Action（返回值不是一个RDD）两种。RDD的操作流程如图11所示。其中Transformation操作是Lazy的，也就是说从一个RDD转换生成另一个RDD的操作不是马上执行，Spark在遇到Transfo
principal：指定ZooKeeper服务端使用principal，格式为“zookeeper/hadoop.系统域名”，例如：zookeeper/hadoop.HADOOP.COM。系统域名可登录FusionInsight Manager，选择“系统 > 权限 > 域和互信”，查看“本端域”参数值获取。
Topology 拓扑是一个计算流图。其中每个节点包含处理逻辑，而节点间的连线则表明了节点间的数据是如何流动的。 Spout 在一个Topology中产生源数据流的组件。通常情况下Spout会从外部数据源中读取数据，然后转换为Topology内部的源数据。 Bolt 在一个Topology
DataNode的容量计算出错如何处理 问题 当多个data.dir被配置在一个磁盘分区内，DataNode的容量计算将会出错。 回答 目前容量计算是基于磁盘的，类似于Linux里面的df命令。理想状态下，用户不会在同一个磁盘内配置多个data.dir，否则所有的数据都将写入一个磁盘，在性能上会有很大的影响。 因此配置如下：
Topology 拓扑是一个计算流图。其中每个节点包含处理逻辑，而节点间的连线则表明了节点间的数据是如何流动的。 Spout 在一个Topology中产生源数据流的组件。通常情况下Spout会从外部数据源中读取数据，然后转换为Topology内部的源数据。 Bolt 在一个Topology
Topology 拓扑是一个计算流图。其中每个节点包含处理逻辑，而节点间的连线则表明了节点间的数据是如何流动的。 Spout 在一个Topology中产生源数据流的组件。通常情况下Spout会从外部数据源中读取数据，然后转换为Topology内部的源数据。 Bolt 在一个Topology
DataNode的容量计算出错如何处理 问题 当多个data.dir被配置在一个磁盘分区内，DataNode的容量计算将会出错。 回答 目前容量计算是基于磁盘的，类似于Linux里面的df命令。理想状态下，用户不会在同一个磁盘内配置多个data.dir，否则所有的数据都将写入一个磁盘，在性能上会有很大的影响。 因此配置如下：
HBase开源增强特性 HBase开源增强特性：HIndex HBase是一个Key-Value类型的分布式存储数据库。每张表的数据按照RowKey的字典顺序排序，因此，如果按照某个指定的RowKey去查询数据，或者指定某一个RowKey范围去扫描数据时，HBase可以快速定位到需要读取的
问： MRS节点访问OBS报错408，怎么办？ 答： MRS节点访问OBS报错408时，用户需要更换OBS域名。 修改OBS域名为myhuaweicloud.com后缀的域名即可。 父主题： 作业管理类
Spout 功能介绍 Spout是Storm的消息源，它是Topology的消息生产者，一般来说消息源会从一个外部源读取数据并向Topology中发送消息（Tuple）。 一个消息源可以发送多条消息流Stream，可以使用OutputFieldsDeclarer.declarerS
keytab文件。“人机”用户第一次登录时需修改密码。（普通模式不涉及） 在修改集群域名后，需要重新下载客户端，以保证客户端配置文件中kerberos.domain.name配置为正确的服务端域名。 使用Kafka客户端 以客户端安装用户，登录安装客户端的节点。 执行以下命令，切换到客户端安装目录。
如果修改了集群kerberos域名，需要在代码中增加kerberos.domain.name的配置，并按照hadoop.expr=toLowerCase(%{default_realm}%{KerberosServer})规则配置正确的域名信息。例如：修改域名为HUAWEI.COM，则配置为hadoop
本章节指导您如何在MRS集群中提交一个SparkSubmit作业。 Spark是一个开源的并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发，统一的大数据应用，对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。 用户可以在MRS管理控制台在线创建一个作业并提交运行，也可以通过MRS集群客户端来以命令行形式提交作业。
Spout 功能介绍 Spout是Storm的消息源，它是Topology的消息生产者，一般来说消息源会从一个外部源读取数据并向Topology中发送消息（Tuple）。 一个消息源可以发送多条消息流Stream，可以使用OutputFieldsDeclarer.declarerS
Spout 功能介绍 Spout是Storm的消息源，它是Topology的消息生产者，一般来说消息源会从一个外部源读取数据并向Topology中发送消息（Tuple）。 一个消息源可以发送多条消息流Stream，可以使用OutputFieldsDeclarer.declarerS
相互认证，以确保通信的安全性。Kafka应用开发需要进行Kafka、ZooKeeper、Kerberos的安全认证，这些安全认证只需要生成一个jaas文件并设置相关环境变量即可。LoginUtil相关接口可以完成这些配置。 代码样例 此代码片段在com.huawei.bigdata
相互认证，以确保通信的安全性。Kafka应用开发需要进行Kafka、ZooKeeper、Kerberos的安全认证，这些安全认证只需要生成一个jaas文件并设置相关环境变量即可。LoginUtil相关接口可以完成这些配置。 代码样例 此代码片段在com.huawei.bigdata
keytab文件，“人机”用户第一次登录时需修改密码。（普通模式不涉及） 在修改集群域名后，需要重新下载客户端，以保证客户端配置文件中kerberos.domain.name配置为正确的服务端域名。 使用Kafka客户端 以客户端安装用户，登录安装客户端的节点。 执行以下命令，切换到客户端安装目录。
MRS是否支持同时运行多个Flume任务？ Flume客户端可以包含多个独立的数据流，即在一个配置文件properties.properties中配置多个Source、Channel、Sink。 这些组件可以链接以形成多个数据流。 例如在一个配置中配置两个数据流，示例如下： server.sources =
不要调用Admin的closeRegion方法关闭一个Region Admin中，提供了关闭一个Region的接口： public void closeRegion(final String regionname, final String serverName) 通过该方法关闭一个Region，HBase
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