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下面代码片段仅为演示,具体代码参见com.huawei.bigdata.spark.examples.FemaleInfoCollection类: //创建一个配置类SparkConf,然后创建一个SparkContext SparkSession spark = SparkSession
下面代码片段仅为演示,具体代码参见com.huawei.bigdata.spark.examples.FemaleInfoCollection类: //创建一个配置类SparkConf,然后创建一个SparkContext SparkSession spark = SparkSession
下面代码片段仅为演示,具体代码参见com.huawei.bigdata.spark.examples.FemaleInfoCollection类: //创建一个配置类SparkConf,然后创建一个SparkContext SparkSession spark = SparkSession
告警 > 告警”,在告警列表中,单击此告警所在行的,查看该告警的OMS数据库备节点IP地址。 以root用户登录主OMS数据库节点,用户密码为安装前用户自定义,请咨询系统管理员。 执行ping 备OMS数据库心跳IP地址命令检查备OMS数据库节点是否可达。 是,执行6。 否,执行4。
其中“<server_IP>:<server_Port>”是指定JDBCServer节点的URL。 “CLIENT_HOME”是指客户端路径。 多主实例模式与非多主实例模式两种模式的JDBCServer接口相比,除连接方式不同外其他使用方法相同。由于Spark JDBCServer是Hive中的H
fault/gc_thresh* 512 2048 4096 还可以将以下参数添加到“/etc/sysctl.conf”中,即使主机重启,配置依然能生效。 net.ipv4.neigh.default.gc_thresh1 = 512 net.ipv4.neigh.default
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("KafkaWriter") // 配置Kafka val kafkaParams = new Properties() kafkaParams.put("metadata
/*+ OPTIONS('duplicate.left'='true','duplicate.right'='true')*/ 在SQL语句中配置 如同时为左表“user_info”和右表“user_score”设置去重。 CREATE TABLE user_info (`user_id`
--hive-partition-key 创建分区 --hive-partition-value 导入数据库指定分区 --hive-home 指定hive安装目录 --hive-import 表示操作是从关系型数据库导入到hive中 --hive-overwrite 覆盖hive已有数据 --create-hive-table
examples.FemaleInfoCollection类。 样例代码获取方式请参考获取MRS应用开发样例工程。 代码样例: //创建一个配置类SparkConf,然后创建一个SparkContext SparkConf conf = new SparkConf().se
fault/gc_thresh* 512 2048 4096 还可以将以下参数添加到“/etc/sysctl.conf”中,即使主机重启,配置依然能生效。 net.ipv4.neigh.default.gc_thresh1 = 512 net.ipv4.neigh.default
打开FusionInsight Manager页面,在实时告警列表中,单击此告警所在行的,获取告警所在主机IP地址。 以root用户登录告警所在主机,用户密码为安装前用户自定义,请咨询系统管理员。 执行以下命令查看文件句柄占用较多的进程。 for proc in /proc/[0-9]*; do if
--hive-partition-key 创建分区 --hive-partition-value 导入数据库指定分区 --hive-home 指定Hive安装目录 --hive-import 表示操作是从关系型数据库导入到Hive中 --hive-overwrite 覆盖Hive已有数据 --create-hive-table
inner join、aggregate over union all等。为应对不同应用场景的特殊需求,对所有下推模块设计开关功能,用户可以自行配置是否应用上述查询下推的增强。 表1 跨源查询增加特性对比 模块 增强前 增强后 aggregate 不支持aggregate下推 支持的聚合函数为:sum
regatingMergeTree表引擎来做增量数据的聚合统计,包括物化视图的数据聚合。 CollapsingMergeTree 在创建时与MergeTree基本一样,除了最后多了一个参数,需要指定Sign位(必须是Int8类型)。 CollapsingMergeTree会异步地
inner join、aggregate over union all等。为应对不同应用场景的特殊需求,对所有下推模块设计开关功能,用户可以自行配置是否应用上述查询下推的增强。 表1 跨源查询增加特性对比 模块 增强前 增强后 aggregate 不支持aggregate下推 支持的聚合函数为:sum
String 参数解释: 真实作业编号。 约束限制: 不涉及 取值范围: 不涉及 默认取值: 不涉及 properties String 参数解释: 配置参数,用于传-d参数。 约束限制: 不涉及 取值范围: 不涉及 默认取值: 不涉及 app_id String 参数解释: 实际作业编号。
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); // 建立连接hbase的配置参数,此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 Configuration hbConf = HBaseConfiguration
MyRegistrator") val sc = new SparkContext(conf) // 建立连接hbase的配置参数,此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 val hbConf = HBaseConfiguration
MyRegistrator") val sc = new SparkContext(conf) // 建立连接hbase的配置参数,此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 val hbConf = HBaseConfiguration