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通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults
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状态码： 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 cluster_versions Array of strings 参数解释： 集群版本列表。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 请求示例 无 响应示例 状态码： 200 请求成功 { "cluster_versions"
rue System级别： 使用用于访问HetuEngine WebUI界面的用户登录FusionInsight Manager。 选择“集群 > 服务 > HetuEngine”，进入HetuEngine服务页面。 在概览页签下的“基本信息”区域单击“HSConsole Web
开启Flink作业RocksDB监测步骤 使用具有FlinkServer管理员权限的用户登录FusionInsight Manager。 选择“集群 > 服务 > Flink”，在“Flink WebUI”右侧，单击链接，访问Flink的WebUI。 单击“作业管理”进入作业管理页面。
-1, "lastUpdatedEpoch" : 1517383247086 } ] }] 结果分析： 通过这个命令，可以查询当前集群中所有的Spark应用（包括正在运行的应用和已经完成的应用），每个应用的信息如下表1。 表1 应用常用信息 参数 描述 id 应用的ID name
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复的查询到，如果存在较多的重复记录，将这个值设置为true可以提升效率，否则，建议关闭。 建议按默认配置，默认就是true，只要不强制设置成false就可以，例如： HColumnDescriptor fieldADesc = new HColumnDescriptor("value"
用户表必须存在。 indexspecs.to.add中指定的索引不能已存在于表中。 indexnames.to.build中指定的索引名称必须已经存在于表中，或者应该是indexspecs.to.add的一部分。 在执行前面的命令之后，indexspecs.to.add中指定的所有索
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Spark Streaming调优 操作场景 Streaming作为一种mini-batch方式的流式处理框架，它主要的特点是秒级时延和高吞吐量。因此Streaming调优的目标是在秒级延迟的情景下，提高Streaming的吞吐能力，在单位时间处理尽可能多的数据。 本章节适用于输入数据源为Kafka的使用场景。
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
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的性能可以达到JavaS
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
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