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Spark Structured Streaming样例程序开发思路 场景说明 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 数据规划 StructuredStreaming样例工
Spark Structured Streaming样例程序开发思路 场景说明 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 数据规划 StructuredStreaming样例工
HDFS文件系统目录简介 HDFS是Hadoop的分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写，多次读”的特征，而数据“写”操作是顺序写，也就是在文件创建时的写入或者在
n>指kerberos域名（如hadoop.<系统域名>），<topic>指要消费的kafka topic，<checkpointLocation> 指spark任务的checkpoint保存地址。 由于Spark Structured Streaming Kafka的依赖包在客
eros域名（如hadoop.<系统域名>）。 由于Spark Structured Streaming Kafka的依赖包在客户端的存放路径与其他依赖包不同，如其他依赖包路径为“$SPARK_HOME/jars”，而Spark Structured Streaming Kafk
ive服务。 进入beeline客户端，在创建表时指定Location为OBS文件系统路径。 beeline 例如，创建一个表“test”，该表的Location为“obs://OBS并行文件系统名称/user/hive/warehouse/数据库名/表名”： create table
n>指kerberos域名（如hadoop.<系统域名>），<topic>指要消费的kafka topic，<checkpointLocation> 指spark任务的checkpoint保存地址。 由于Spark Structured Streaming Kafka的依赖包在客
<kafkaDomain>指kerberos域名（如hadoop.<系统域名>）。 由于Spark Structured Streaming Kafka的依赖包在客户端的存放路径与其他依赖包不同，如其他依赖包路径为“$SPARK_HOME/jars”，而Spark Structured Streaming Kafk
Error return code 2” 问题现象 执行语句select count(*) from XXX;时客户端报错： Error:Error while processing statement :FAILED:Execution Error,return code 2 from
Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。
Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点： 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展 容错性好
service 检查系统熵值。 手动检查操作系统熵值。 以root用户登录节点，执行cat /proc/sys/kernel/random/entropy_avail命令，检查操作系统熵值是否满足集群的安装要求（不低于100）。 是，操作系统熵值不低于100，执行9。 否，操作系统熵值低于1
修改MRS集群系统域名 操作场景 每个系统用户安全使用的范围定义为“域”，不同的系统需要定义唯一的域名。FusionInsight Manager的域名在安装过程中生成，如果需要修改为特定域名，系统管理员可通过FusionInsight Manager进行配置。 修改系统域名为高危操
S3(path, [ak, sk,] format, structure, [compression]) path：访问域名/OBS文件路径，登录OBS管理控制台，在左侧导航栏单击“并行文件系统”，在“并行文件系统”页面单击对应的文件系统名称，在“文件”页面单击文件名称，文件“链接”即path路径，如图1所示。
Spark Structured Streaming样例程序（Java） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com
Spark Structured Streaming样例程序（Python） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：
Spark Structured Streaming样例程序（Java） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com
Spark Structured Streaming样例程序（Scala） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com
Spark Structured Streaming样例程序（Scala） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com
S3(path, [ak, sk,] format, structure, [compression]) path：访问域名/OBS文件路径，登录OBS管理控制台，在左侧导航栏单击“并行文件系统”，在“并行文件系统”页面单击对应的文件系统名称，在“文件”页面单击文件名称，文件“链接”即path路径，如图1所示。
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