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可以为Get对象设定参数值,如列族的名称和列的名称。查询到的行数据存储在Result对象中,Result中可以存储多个Cell。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“HBaseExample”类的testGet方法中 public
编译并调测Flink应用 操作场景 在程序代码完成开发后,建议您上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Flink客户端的运行步骤是一样的。 基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行,只支持在Linux环境下运行。
可以为Get对象设定参数值,如列族的名称和列的名称。查询到的行数据存储在Result对象中,Result中可以存储多个Cell。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“HBaseSample”类的testGet方法中。 public
查询结果的多行数据保存在ResultScanner对象中,每行数据以Result对象形式存储,Result中存储了多个Cell。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“HBaseSample”类的testScanData方法中
可以为Get对象设定参数值,如列族的名称和列的名称。查询到的行数据存储在Result对象中,Result中可以存储多个Cell。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“HBaseSample”类的testGet方法中。 public
jar,该jar包可在Kafka客户端目录下获取。 下面列出producer和consumer,以及Flink Stream SQL Join使用主要逻辑代码作为演示。 完整代码参见com.huawei.bigdata.flink.examples.WriteIntoKafka和com.huawei.bigdata
全认证的keytab文件和krb5.conf文件。 以下代码在hbase-rest-example样例工程的“com.huawei.bigdata.hbase.examples”包的“HBaseRestTest”类中。 代码认证 请根据实际情况,修改“principal”为实际用户名,例如“developuser”。
jar,该jar包可在Kafka客户端目录下获取。 下面列出producer和consumer,以及Flink Stream SQL Join使用主要逻辑代码作为演示。 完整代码参见com.huawei.bigdata.flink.examples.WriteIntoKafka和com.huawei.bigdata
通过获取客户端的principal和keytab文件进行认证。 注意修改代码中的PRINCIPAL_NAME变量为实际使用的值。 private static final String PRNCIPAL_NAME = "hdfsDeveloper"; 安全认证代码 目前样例代码统一调用LoginUtil类进行安全认证。
Reduce的应用程序中需要写入安全认证代码,确保MapReduce程序能够正常运行。 安全认证有两种方式。 命令行认证 提交MapReduce应用程序运行前,在MapReduce客户端执行如下命令获得认证。 kinit 组件业务用户 代码认证 通过获取客户端的principal
)下。 运行任务 进入Spark客户端目录,调用bin/spark-submit脚本运行代码,运行命令分别如下(类名与文件名等请与实际代码保持一致,此处仅为示例): 运行Java或Scala样例代码 bin/spark-submit --class com.huawei.bigdata
在本地Windows环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后,您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时,您可以直接在本地进行调测。 MapReduce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。 在IntelliJ IDEA中查看应用程序运行情况。
ter模式提交时不生效,在使用yarn-client模式提交时生效,如图1所示,第一个应用是使用yarn-client模式提交的,正确显示代码里设置的应用名Spark Pi,第二个应用是使用yarn-cluster模式提交的,设置的应用名没有生效。 图1 提交应用 回答 导致这个
在Linux环境中编包并运行Spark程序 操作场景 在程序代码完成开发后,您可以上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar,只需将样例工程复制到编译机器上即可。
在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后,您可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce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。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。
打开MultiComponentLocalRunner.java,确认代码中System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root");设置了用户为root,请确保场景说明中上传的数据的用户为root,或者在代码中将root修改为上传数据的用户名。 在IntelliJ
else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例,请参见API Explorer的代码示例页签,可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 204 指定集群的标签添加成功 错误码 请参见错误码。 父主题: 标签管理接口
Spark Structured Streaming样例程序 Spark Structured Streaming样例程序开发思路 Spark Structured Streaming样例程序(Java) Spark Structured Streaming样例程序(Scala)
Spark Structured Streaming样例程序 Spark Structured Streaming样例程序开发思路 Spark Structured Streaming样例程序(Java) Spark Structured Streaming样例程序(Scala)
Structured Streaming 任务提交方式变更 问题 用户提交结构流任务时,通常需要通过--jars命令指定kafka相关jar包的路径,例如--jars /kafkadir/kafka-clients-x.x.x.jar,/kafkadir/kafka_2.11-x