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在本地Windows环境中查看Spark程序调试结果 SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found binding in [jar:file:/D:/mavenlocal/org/apache/l
在Linux环境中查看Spark程序调测结果 操作场景 Spark应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果数据查看应用程序运行情况。 登录Spark WebUI查看应用程序运行情况。 通过Spark日志获取应用程序运行情况。 操作步骤 查看Spark应用运行结果数据。 结果数据存储
使用HBase BulkLoad导入数据成功，执行相同的查询时却返回不同的结果 问题 在使用HBase bulkload导入数据时，如果导入的数据存在相同的rowkey值，数据可以导入成功，但是执行相同的查询时可能返回不同的结果。 回答 正常情况下，相同rowkey值的数据加载到HBase是
BulkLoad导入数据成功，执行相同的查询时却可能返回不同的结果 问题 在使用HBase bulkload导入数据时，如果导入的数据存在相同的rowkey值，数据可以导入成功，但是执行相同的查询时可能返回不同的结果。 回答 正常情况下，相同rowkey值的数据加载到HBase是
在本地Windows环境中查看Spark程序调试结果 SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found binding in [jar:file:/D:/mavenlocal/org/apache/l
当字段的值与实际的类型不匹配时，该行数据会成为脏数据。 样例 以sqlserver 2014为例，创建测试表test： create table test (id int, name text, value text); 往测试表中插入三条数据： insert into test values (1,'zhangshan'
Spark Streaming任务一直阻塞 问题 运行一个Spark Streaming任务，确认有数据输入后，发现没有任何处理的结果。打开Web界面查看Spark Job执行情况，发现如下图所示：有两个Job一直在等待运行，但一直无法成功运行。 图1 Active Jobs 继
file> <pricipal name> 进行认证。 执行hdfs dfs -put ./startDetail.log /tmp命令，测试HDFS写文件失败。 19/05/12 10:07:32 WARN hdfs.DataStreamer: DataStreamer Exception
Spark2x导出带有相同字段名的表，结果导出失败 问题 在Spark2x的spark-shell上执行如下代码失败： val acctId = List(("49562", "Amal", "Derry"), ("00000", "Fred", "Xanadu")) val rddLeft
当在Filter中使用Big Double类型数值时，过滤结果与Hive不一致 现象描述 当在filter中使用更高精度的double数据类型的数值时，过滤结果没有按照所使用的filter的要求返回正确的值。 可能原因 如果filter使用更高精度的double数据类型的数值，系
Spark Streaming任务一直阻塞 问题 运行一个Spark Streaming任务，确认有数据输入后，发现没有任何处理的结果。打开Web界面查看Spark Job执行情况，发现如下图所示：有两个Job一直在等待运行，但一直无法成功运行。 图1 Active Jobs 继
当字段的值与实际的类型不匹配时，该行数据会成为脏数据。 样例 以sqlserver 2014为例，创建测试表test： create table test (id int, name text, value text); 往测试表中插入三条数据： insert into test values (1,'zhangshan'
Spark2x导出带有相同字段名的表，结果导出失败 问题 在Spark2x的spark-shell上执行如下代码失败： val acctId = List(("49562", "Amal", "Derry"), ("00000", "Fred", "Xanadu")) val rddLeft
Map<primitive_type, data_type> CarbonData主要规格 表2 CarbonData主要规格 实体 测试值 测试环境 表数 10000 3个节点，每个executor 4个CPU核，20GB。Driver内存5GB，3个Executor。 总列数：107
"Effect": "Allow", "Action": [ "evs:quotas:get", "evs:types:get" ] }, {
这个表达式用于列出指定schema下的所有表。如果没有指定schema，则默认使用当前所在的schema。 可选参数like被用于基于关键字来进行匹配。 示例 --创建测试表 Create table show_table1(a int); Create table show_table2(a int); Create
（可选）如果DWS数据库对应的表和数据已经存在，该步骤请忽略。本文通过演示在DWS创建测试表，并插入测试数据进行演示。 使用Data Studio创建测试表warehouse_t1，并插入测试数据。 CREATE TABLE warehouse_t1 ( W_WAREHOUSE_SK
务虚拟机”进行筛选。 2022年6月之后购买的集群：按“MRS-BASIC服务费用”进行筛选。 IaaS基础设施资源费用（弹性云服务器，云硬盘，弹性IP/带宽等） MRS服务管理费用详情，请参见产品价格详情。 您可以通过MRS提供的价格计算器，选择您需要的集群节点规格，来快速计算出购买MRS集群的参考价格。
hdfs.server.blockmanagement.AvailableSpaceBlockPlacementPolicy）”，经过测试验证，在该测试结果中，修改前后，HDFS写文件性能影响范围在3%以内。 NameNode默认的副本存储策略为： 第一副本：存放到客户端所在节点。 第二副本：远端机架的数据节点。
hdfs.server.blockmanagement.AvailableSpaceBlockPlacementPolicy）”，经过测试验证，在该测试结果中，修改前后，HDFS写文件性能影响范围在3%以内。 NameNode默认的副本存储策略为： 第一副本：存放到客户端所在节点。 第二副本：远端机架的数据节点。
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