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使用IBM JDK产生异常“Problem performing GSS wrap”如何处理 问题 使用IBM JDK产生异常,提示“Problem performing GSS wrap”信息。 回答 问题原因: 在IBM JDK下建立的Hive connection时间超过登录用户的认证超时时间
MapReduce统计样例代码 功能介绍 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 主要分为三个部分: 从原文件中筛选女性网民上网时间数据信息,通过类CollectionMapper继承Mapper抽象类实现。 汇总每个女性上网时间,并输出时间大于两个小时的女性网民信息
SparkStreaming批量写入HBase表 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,使用streamBulkPut接口将流数据写入HBase表中。 数据规划 在客户端执行hbase shell进入HBase命令行。 在hbase
Flink Jar作业提交SQL样例程序(Java) 提交SQL的核心逻辑如下,目前只支持提交CREATE和INSERT语句。完整代码参见com.huawei.bigdata.flink.examples.FlinkSQLExecutor。 public class FlinkSQLExecutor
install构建HBase Jar包失败报错Could not transfer artifact如何处理 问题 样例代码在进行maven编译构建jar包时,Build Failed,提示错误信息:Could not transfer artifact org.apache.commons
查询HBase全局二级索引信息 功能简介 通过调用“org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.GlobalIndexAdmin”中的方法进行HBase全局二级索引的管理,该类中listIndices用于查询索引信息,可以获取当前用户表所有相关索引的定义及索引状态
配置Hive Python3样例工程 操作场景 为了运行MRS产品Hive组件的Python3接口样例代码,需要完成下面的操作。 操作步骤 客户端机器必须安装有Python3,其版本不低于3.6,最高不能超过3.8。 在客户端机器的命令行终端输入python3可查看Python版本号
HoodieDeltaStreamer 编写自定义的转化类实现Transformer。 编写自定义的Schema实现SchemaProvider。 在执行HoodieDeltaStreamer时加入参数: --schemaprovider-class 定义的schema类 --transformer-class
准备MapReduce开发环境 在进行应用开发时,要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境:Windows系统,支持Windows 7以上版本。 运行环境:Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序,运行环境需要和集群业务平面网络互通
(可选)创建MapReduce样例工程 操作场景 除了导入MapReduce样例工程,您还可以使用IntelliJ IDEA新建一个MapReduce工程。 操作步骤 打开IntelliJ IDEA工具,选择“File > New > Project”,如图1所示。 图1 创建工程
通过Java API提交Oozie作业开发思路 通过典型场景,用户可以快速学习和掌握Oozie的开发过程,并且对关键的接口函数有所了解。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态,代码示例只涉及了MapReduce作业,其他作业的API调用代码是一样的
Spark Core样例程序(Scala) 功能简介 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 代码样例 下面代码片段仅为演示,具体代码参见com.huawei.bigdata.spark.examples.FemaleInfoCollection: 样例:类
Spark Core样例程序(Python) 功能简介 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 代码样例 下面代码片段仅为演示,具体代码参见collectFemaleInfo.py: def contains(str, substr): if substr
Spark SQL样例程序开发思路 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本,基于某些业务要求,要求开发Spark应用程序实现如下功能: 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名,第二列为性别,第三列为本次停留时间
操作HBase数据源 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase,将dataFrame写入HBase中,并从HBase读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 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
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BulkPut
mapPartitions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,使用mapPartition接口并行遍历HBase表。 数据规划 使用foreachPartition接口使用章节创建的HBase数据表。 开发思路 构造需要遍历的
Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序开发思路 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序(Java) Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序(Scala) Spark从Hive读取数据再写入
Spark Scala API接口介绍 由于Spark开源版本升级,为避免出现API兼容性或可靠性问题,建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类: SparkContext:是Spark的对外接口,负责向调用该类的scala应用提供
Spark client CLI介绍 Spark CLI详细的使用方法参考官方网站的描述:http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/quick-start.html。 常用CLI Spark常用的CLI如下所示: spark-shell