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kpoint/命令查看HDFS上的checkpoint的快照信息。 查看Pipeline结果 结果在flink的“taskmanager.out”文件中。用户可以进入Yarn的WebUI页面,选择“Jobs > Running Jobs”查看提交的作业如图3。选择“Task Managers
reduce输出为key:网民的信息,value:该网民上网总时间。 context.write(key, result); } /** * setup()方法只在进入map任务的map()方法之前或者reduce任务的reduce()方法之前调用一次。
reduce输出为key:网民的信息,value:该网民上网总时间。 context.write(key, result); } /** * setup()方法只在进入map任务的map()方法之前或者reduce任务的reduce()方法之前调用一次。
jobid 删除的Job的ID 返回结果 参数 描述 user 提交Job的用户。 status 包含Job状态信息的JSON对象。 profile 包含Job信息的JSON对象。WebHCat解析JobProfile对象中的信息,该对象因Hadoop版本不同而不同。 id Job的ID。
reduce输出为key:网民的信息,value:该网民上网总时间。 context.write(key, result); } /** * setup()方法只在进入map任务的map()方法之前或者reduce任务的reduce()方法之前调用一次。
reduce输出为key:网民的信息,value:该网民上网总时间。 context.write(key, result); } /** * setup()方法只在进入map任务的map()方法之前或者reduce任务的reduce()方法之前调用一次。
String 队列的内在状态(自身状态)。表示队列的有效状态为OPEN或CLOSED。CLOSED状态的队列不接受任何新的allocation请求。 eopen_state String 队列的外在状态(父队列状态)。有效状态为队列自身状态及其父队列状态的组合。CLOSED状态的队列不接受任何新的allocation请求。
单击“创建数据连接”,在弹出的页面中选择数据连接类型,参考表1填写信息,单击“确定”,完成数据连接创建。创建完成后,可在对应数据连接的“操作”列对数据连接进行编辑、测试、删除等操作。 表1 创建数据连接信息 参数名称 参数描述 示例 数据连接类型 选择数据连接的类型,包含HDFS、Kafka、Redis。
kpoint/命令查看HDFS上的checkpoint的快照信息。 查看Pipeline结果 结果在flink的“taskmanager.out”文件中。用户可以进入Yarn的WebUI页面,选择“Jobs > Running Jobs”查看提交的作业如图3。选择“Task Managers
用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase,使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的hbase数据表。 开发思路 设置scan的规则,例如:setCaching。 使用特定的规则扫描Hbase表。 运行前置操作
告警级别 是否自动清除 16004 紧急 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 对系统的影响 系统无法提供数据加载,查询,提取服务。 可能原因 Hive服务不可用可能与Zoo
进行应用开发时,需要同时准备代码的运行调测的环境,用于验证应用程序运行正常。 如果使用Linux环境调测程序,需在准备安装集群客户端的Linux节点并获取相关配置文件。 在节点中安装客户端,例如客户端安装目录为“/opt/client”。 客户端机器的时间与集群的时间要保持一致,时间差小于5分钟。
用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase,使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的hbase数据表。 开发思路 设置scan的规则,例如:setCaching。 使用特定的规则扫描Hbase表。 运行前置操作
据(不同操作系统的机器,命令可能不同,suse尝试使用netcat -lk 9999): nc -lk 9999 在构造一个端口进行接收数据时,需要在客户端所在服务器上安装netcat 开发思路 使用SparkStreaming持续读取特定端口的数据。 将读取到的Dstream通
据(不同操作系统的机器,命令可能不同,suse尝试使用netcat -lk 9999): nc -lk 9999 在构造一个端口进行接收数据时,需要在客户端所在服务器上安装netcat 开发思路 使用SparkStreaming持续读取特定端口的数据。 将读取到的Dstream通
单击“创建数据连接”,在弹出的页面中选择数据连接类型,参考表1填写信息,单击“确定”,完成数据连接创建。创建完成后,可在对应数据连接的“操作”列对数据连接进行编辑、测试、删除等操作。 表1 创建数据连接信息 参数名称 参数描述 示例 数据连接类型 选择数据连接的类型,包含HDFS、Kafka、Redis。
配额说明 配额是用户账号在对应环境配置的可用资源额度,限定配额仅是为了防止资源滥用。 MapReduce服务通常使用的基础资源如下,配额由各个基础服务管理,如需扩大配额,请联系对应服务的技术支持进行扩容: 弹性云服务器 裸金属服务器 虚拟私有云 云硬盘 镜像服务 对象存储服务 弹性公网IP
用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase,将要插入的数据的rowKey构造成rdd,然后通过HBaseContext的bulkLoad接口将rdd写入HFile中。将生成的HFile文件导入HBase表的操作采用如下格式的命令,不属于本接口范围,不在此进行详细说明:
S组件的该配置项的值保持一致。 需修改Doris所在集群的DBroker的“BROKER_GC_OPTS”配置项的“-Djava.security.krb5.conf”参数,值为拷贝Hive所在集群的任一HiveServer实例节点的“$BIGDATA_HOME/FusionIn
在等值Join条件之中包含两张表的分桶列,当左表的分桶列为等值的Join条件时,很大概率会被规划为Bucket Shuffle Join。 左表的分桶列的类型与右表等值Join列的类型需要保持一致。 Bucket Shuffle Join功能只生效于等值Join的场景。 Bucket Shuffle