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count(): Long 返回DataFrame中的行数。 describe(cols: String*): DataFrame 计算统计信息，包含计数，平均值，标准差，最小值和最大值。 first(): Row 返回第一行。 Head(n:Int): Row 返回前n行。 show(numRows:
从MySQL官网下载MySQL jdbc驱动程序“mysql-connector-java-xxx.jar”，具体MySQL jdbc驱动程序选择参见下表。 表1 版本信息 jdbc驱动程序版本 MySQL版本 Connector/J 5.1 MySQL 4.1、MySQL 5.0、MySQL 5.1、MySQL
检查客户端节点网络连接。 在安装客户端过程中，系统会自动配置客户端节点“hosts”文件，建议检查“/etc/hosts”文件内是否包含集群内节点的主机名信息，如未包含，需要手动复制解压目录下的“hosts”文件中的内容到客户端所在节点的hosts文件中，确保本地机器能与集群各主机在网络上互通。
修改“Module SDK” 单击“Apply”，单击“OK”。 配置Maven。 参考配置华为开源镜像仓章节描述，增加开源镜像仓地址等配置信息到本地Maven的“setting.xml”配置文件。 修改完成后，在IntelliJ IDEA选择“File > Settings > Build
HDFS常见目录如下： “flume”：Flume数据存储目录。 “hbase”：HBase数据存储目录。 “mr-history”：MapReduce任务信息存储目录。 “tmp”：临时数据存储目录。 “user”：用户数据存储目录。 单击“确定”完成，返回“角色”页面。 父主题： HDFS用户权限管理
count(): Long 返回DataFrame中的行数。 describe(cols: String*): DataFrame 计算统计信息，包含计数，平均值，标准差，最小值和最大值。 first(): Row 返回第一行。 Head(n:Int): Row 返回前n行。 show(numRows:
count() 返回DataFrame的行数。 DataFrame describe(java.lang.String... cols) 计算统计信息，包含计数，平均值，标准差，最小值和最大值。 Row first() 返回第一行。 Row[] head(int n) 返回前n行。 void
count(): Long 返回DataFrame中的行数。 describe(cols: String*): DataFrame 计算统计信息，包含计数，平均值，标准差，最小值和最大值。 first(): Row 返回第一行。 Head(n:Int): Row 返回前n行。 show(numRows:
key”后加密工具执行时会重新生成新的随机密钥并保存在“.loader-tools.key”中。命令中如果携带认证密码信息可能存在安全风险，在执行命令前建议关闭系统的history命令记录功能，避免信息泄露。 shLoader客户端安装目录/Loader/loader-tools-1.99.3/encrypt_toolpassword
u-limit 表示该节点上YARN可使用的物理CPU百分比。默认是90，即不进行CPU控制，YARN可以使用节点全部CPU。该参数只支持查看，可通过调整YARN的RES_CPUSET_PERCENTAGE参数来修改本参数值。注意，目前推荐将该值设为可供YARN集群使用的CPU百分数。
count() 返回DataFrame的行数。 DataFrame describe(java.lang.String... cols) 计算统计信息，包含计数，平均值，标准差，最小值和最大值。 Row first() 返回第一行。 Row[] head(int n) 返回前n行。 void
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不涉及 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 message String 参数解释： 错误信息。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 status String 参数解释： 取消SQL的执行结果。默认返回SU
确保本地环境的时间与MRS集群的时间差要小于5分钟，若无法确定，请联系系统管理员。MRS集群的时间可通过FusionInsight Manager页面右下角查看。 已准备开发环境及MRS集群相关配置文件，详情请参考准备Spark连接集群配置文件。 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程，获取样例
确保本地环境的时间与MRS集群的时间差要小于5分钟，若无法确定，请联系系统管理员。MRS集群的时间可通过FusionInsight Manager页面右下角查看。 已准备开发环境及MRS集群相关配置文件，详情请参考准备Spark连接集群配置文件。 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程，获取样例
检查客户端节点网络连接。 在安装客户端过程中，系统会自动配置客户端节点“hosts”文件，建议检查“/etc/hosts”文件内是否包含集群内节点的主机名信息，如未包含，需要手动复制解压目录下的“hosts”文件中的内容到客户端所在节点的hosts文件中，确保本地机器能与集群各主机在网络上互通。
需要处理大量重复数据，影响作业性能。 如A表字段（P1，A1，A2）使用如下方式关联B表字段（P1，B1，B2，B3）生成C的场景中，B表信息发生大量更新，但是B中的所需字段没有更新，在该关联中仅用到了B表的B1和B2字段，对于B表，每个记录更新只更新B3字段，B1和B2不更新，因此当B表更新，可以忽略更新后的数据。
当前CGroups仅用于限制CPU使用率。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本集群。 配置描述 有关如何配置CPU隔离与安全的CGroups功能的详细信息，请参见Hadoop官网： MRS 3.2.0之前版本：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hado
x的tgz包也可以去Python官网下载。推荐使用Python-3.6.X版本，3.7版本无法使用rdd的take函数。 执行如下命令，设置Python3.x的配置信息及编译安装，安装到/opt/Bigdata/python3目录下。 ./configure --prefix=/opt/Bigdata/python3
在客户端安装节点下创建文件目录：“/home/data”。将上述文件上传到此“/home/data”目录下。 创建Topic。 {zkQuorum}表示ZooKeeper集群信息，格式为IP:port。 $KAFKA_HOME/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper {zkQuorum}/kafka
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