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sortByKey(ascending=True, numPartitions=None, keyfunc=function <lambda>) 按照key来进行排序，是升序还是降序，ascending是boolean类型。 join(other, numPartitions) 当有两个KV的dataset(K,V)和(K
sortByKey(ascending=True, numPartitions=None, keyfunc=function <lambda>) 按照key来进行排序，是升序还是降序，ascending是boolean类型。 join(other, numPartitions) 当有两个KV的dataset(K,V)和(K
sortByKey(ascending=True, numPartitions=None, keyfunc=function <lambda>) 按照key来进行排序，是升序还是降序，ascending是boolean类型。 join(other, numPartitions) 当有两个KV的dataset(K,V)和(K
> Storm”，选择“配置”选项卡，在搜索框中搜索并调大nimbus.task.timeout.secs和supervisor.worker.start.timeout.secs的值，建议调整为最大值。然后在WORKER_GC_OPTS的现有值后追加-Xdebug -Xrunj
HBase Scope：对HBase表授权，最小支持设置列的读（R）和写（W）权限。 HBase管理员权限：HBase管理员权限。 用户对自己创建的表具有读（R）、写（W）、创建（C）、执行（X）和管理（A）权限。 表1 设置HBase角色资源权限 任务场景 角色授权操作 设置HBase管理员权限
xml”、“hbase-site.xml”、“hdfs-site.xml”，并将其放置到“src/main/resources/conf/active”目录下，该目录需要自己创建。 参考准备连接HBase集群配置文件章节，获取备集群客户端配置文件“core-site.xml”、“hbase-site.xml”、“hdfs-site
Kafka集群节点内多磁盘数据量占用高 用户问题 Kafka流式集群节点内有多块磁盘的使用量很高。当达到100%时就会造成kafka不可用如何处理？ 问题现象 客户购买的MRS Kafka流式集群节点内有多块磁盘，由于分区不合理及业务原因导致某几个磁盘的使用量很高。当达到100%时就会造成kafka不可用。
> Storm”，选择“配置”选项卡，在搜索框中搜索并调大nimbus.task.timeout.secs和supervisor.worker.start.timeout.secs的值，建议调整为最大值。然后在WORKER_GC_OPTS的现有值后追加-Xdebug -Xrunj
HIndex常用命令 功能 命令 增加索引 TableIndexer-Dtablename.to.index=table1-Dindexspecs.to.add='IDX1=>cf1:[q1->datatype],[q2],[q3];cf2:[q1->datatype],[q2->d
HIndex常用命令 功能 命令 增加索引 TableIndexer-Dtablename.to.index=table1-Dindexspecs.to.add='IDX1=>cf1:[q1->datatype],[q2],[q3];cf2:[q1->datatype],[q2->d
不同集群的“user.keytab”、“krb5.conf”不能共用。 “conf”目录下的“log4j.properties”文件，客户可根据自己的需要进行配置。 代码样例 如下是代码片段，详细代码请参考com.huawei.bigdata.hdfs.examples的HdfsExample类。
Distinct Value,NDV)、空值个数(Number of Null)和Histogram（支持等宽直方图）。 CBO调优 自动优化：用户根据自己的业务场景，输入SQL语句查询，程序会自动去判断输入的SQL语句是否符合优化的场景，从而自动选择Join优化算法。 手动优化：用户可以通过DESC
告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 > 主机 > 磁盘 > 磁盘使用率”中查看该告警阈值是否不合理（默认90%为合理值，用户可以根据自己的实际需求调节）。 是，执行2。 否，执行4。 根据实际服务的使用情况在“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 > 主机 >
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“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults
通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults
_Spark2x_8.1.0.1.tar.gz”压缩包中的“jars”目录中获取。 用户应用程序的编译依赖包根据代码不同而不同，需用户根据自己编写的代码进行加载。 将运行程序的依赖Jar包上传至需要运行此应用的节点中，例如“$SPARK_HOME/jars”路径。 用户需要将Sp
numPartitions: Int = self.partitions.length): RDD[(K, V)] 按照key来进行排序，是升序还是降序，ascending是boolean类型。 join[W](other: RDD[(K, W)][, numPartitions: Int]):
JavaPairRDD<K,V> sortByKey(boolean ascending, int numPartitions) 按照key来进行排序，是升序还是降序，ascending是boolean类型。 JavaPairRDD<K,scala.Tuple2<V,W>> join(JavaPairRDD<K
numPartitions: Int = self.partitions.length): RDD[(K, V)] 按照key来进行排序，是升序还是降序，ascending是boolean类型。 join[W](other: RDD[(K, W)][, numPartitions: Int]):
numPartitions: Int = self.partitions.length): RDD[(K, V)] 按照key来进行排序，是升序还是降序，ascending是boolean类型。 join[W](other: RDD[(K, W)][, numPartitions: Int]):
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