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使用Kafka Kafka用户权限管理 Kafka客户端使用实践 使用Kafka生产消费数据 创建Kafka Topic 在Kafka Topic中接入消息 管理Kafka Topic Kafka企业级能力增强 Kafka性能调优 Kafka运维管理 Kafka常见问题
使用Kudu 从零开始使用Kudu 访问Kudu的WebUI
使用Yarn Yarn用户权限管理 使用Yarn客户端提交任务 配置Container日志聚合功能 启用Yarn CGroups功能限制Container CPU使用率 配置TimelineServer支持HA Yarn企业级能力增强 Yarn性能调优 Yarn运维管理 Yarn常见问题
使用Guardian Guardian日志介绍
BulkPut接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase,将构建的RDD写入HBase中。 数据规划 在客户端执行hbase shell,进入HBase命令行,使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表: create
BulkPut接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase,将构建的RDD写入HBase中。 数据规划 在客户端执行hbase shell,进入HBase命令行,使用下面的命令创建样例代码中要使用的Hase表: create
BulkPut接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase,将构建的RDD写入HBase中。 数据规划 在客户端执行hbase shell,进入HBase命令行,使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表: create
BulkPut接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase,将构建的RDD写入HBase中。 数据规划 在客户端执行hbase shell,进入HBase命令行,使用下面的命令创建样例代码中要使用的Hase表: create
foreachPartition接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase,将要插入的数据的rowKey构造成rdd,然后通过HBaseContext的mapPartition接口将rdd并发写入HBase表中。 数据规划
BulkGet接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase,将要获取的数据的rowKey构造成rdd,然后通过HBaseContext的bulkGet接口获取对HBase表上这些rowKey对应的数据。 数据规划 基于Bul
从零开始使用Spark 本章节提供从零开始使用Spark提交sparkPi作业的操作指导,sparkPi是最经典的Spark作业,它用来计算Pi(π)值。 操作步骤 准备sparkPi程序。 开源的Spark的样例程序包含多个例子,其中包含sparkPi。可以从https://archive
foreachPartition接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase,将要插入的数据的rowKey构造成rdd,然后通过HBaseContext的mapPartition接口将rdd并发写入HBase表中。 数据规划
foreachPartition接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase,将要插入的数据的rowKey构造成rdd,然后通过HBaseContext的mapPartition接口将rdd并发写入HBase表中。 数据规划
foreachPartition接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase,将要插入的数据的rowKey构造成rdd,然后通过HBaseContext的mapPartition接口将rdd并发写入HBase表中。 数据规划
BulkGet接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase,将要获取的数据的rowKey构造成rdd,然后通过HBaseContext的bulkGet接口获取对HBase表上这些rowKey对应的数据。 数据规划 基于Bul
BulkGet接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase,将要获取的数据的rowKey构造成rdd,然后通过HBaseContext的bulkGet接口获取对HBase表上这些rowKey对应的数据。 数据规划 基于Bul
BulkGet接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase,将要获取的数据的rowKey构造成rdd,然后通过HBaseContext的bulkGet接口获取对HBase表上这些rowKey对应的数据。 数据规划 基于Bul
Flink客户端使用实践 本节提供使用Flink运行wordcount作业的操作指导。 使用Flink客户端前提条件 MRS集群中已安装Flink组件。 集群正常运行,已安装集群客户端,例如安装目录为“/opt/hadoopclient”。以下操作的客户端目录只是举例,请根据实际安装目录修改。
使用Kafka Token认证 操作场景 Token认证机制是一种轻量级身份认证机制,无需访问Kerberos认证,可在API中使用。 代码样例 Token认证机制支持API,用户可在二次开发样例的Producer()和Consumer()中对其进行配置。 Producer()配置的样例代码如下:
使用广播变量 操作场景 Broadcast(广播)可以把数据集合分发到每一个节点上,Spark任务在执行过程中要使用这个数据集合时,就会在本地查找Broadcast过来的数据集合。如果不使用Broadcast,每次任务需要数据集合时,都会把数据序列化到任务里面,不但耗时,还使任务变得很大。