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ckpoint，则需要对应用中的DStream checkpoint对象进行序列化，序列化时会用到dstream.context。 dstream.context是Streaming Context启动时从output Streams反向查找所依赖的DStream，逐个设置context。如果Spark
流转换生成的数据流。从本质上说，一个DStream表示一系列连续的RDD。RDD是一个只读的、可分区的分布式数据集。 DStream中的每个RDD包含了一个区间的数据。如图4所示。 图4 DStream与RDD关系 应用到DStream上的所有算子会被转译成下层RDD的算子操作，
Dependency（RDD的依赖） RDD的依赖分别为：窄依赖和宽依赖。 图1 RDD的依赖 窄依赖：指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用。 宽依赖：指子RDD的分区依赖于父RDD的所有分区。 窄依赖对优化很有利。逻辑上，每个RDD的算子都是一个fork/join
Hive输入 概述 “Hive输入”算子，将Hive表的指定列转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入：Hive表列 输出：字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Hive数据库 Hive的数据库名称。 String 否 default Hive表名
“Spark输入”算子，将SparkSQL表的指定列转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入：SparkSQL表列 输出：字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Spark数据库 SparkSQL的数据库名称。 String 否 default
long ts) 向HFS表中的存储文件的列族中插入一个文件，以name为列名，value为文件内容，ts为指定的时间戳。 public void addFile(String name, InputStream inputStream) 向HFS表中的存储文件的列族中插入一个文件，以n
Spark2x导出带有相同字段名的表，结果导出失败 问题 在Spark2x的spark-shell上执行如下语句失败： val acctId = List(("49562", "Amal", "Derry"), ("00000", "Fred", "Xanadu")) val rddLeft
Hive输入 概述 “Hive输入”算子，将Hive表的指定列转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入：Hive表列 输出：字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Hive数据库 Hive的数据库名称。 String 否 default Hive表名
“Spark输入”算子，将SparkSQL表的指定列转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入：SparkSQL表列 输出：字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Spark数据库 SparkSQL的数据库名称。 String 否 default
1版本发布的所有补丁解决的问题。 安装补丁的影响 安装补丁后需要重启服务才能生效，重启服务期间引起服务暂不可用。 安装补丁后，需要重新下载安装全量的客户端，包含Master节点的原始客户端和虚拟私有云的其他节点使用的客户端（即您自行搭建的客户端）。 主备Master节点的原始客户端全量更新，请参见更新客户端配置（2
ut的write方法写入数据。 调用fSystem的append接口创建FSDataOutputStream对象：out，使用out的write方法追加写入数据。 调用fSystem的open接口创建FSDataInputStream对象：in，使用in的read方法读取文件。
使用out的write方法写入数据。 调用fSystem的append接口创建FSDataOutputStream对象：out，使用out的write方法追加写入数据。 调用fSystem的open接口创建FSDataInputStream对象：in，使用in的read方法读取文件。
jar”，与开源PgSQL服务不兼容导致报错。 处理步骤 用户在“pg_hba.conf”文件配置白名单。 驱动重复，集群自带，将其余驱动清除，所有Core节点上的gsjdbc4 jar包去掉，在sqoop/lib目录下添加PgSQL Jar包即可。 mv /opt/Bigdata/FusionIns
从checkpoint恢复spark应用的限制 问题 Spark应用可以从checkpoint恢复，用于从上次任务中断处继续往下执行，以保证数据不丢失。但是，在某些情况下，从checkpoint恢复应用会失败。 回答 由于checkpoint中包含了spark应用的对象序列化信息、task执行状
resultCount++; } } 示例代码中： projectColumns表示要返回的列信息。 lowerPred和upperBound表示作用在主键key上的谓词。 父主题： 开发Kudu应用
在筛选条件中选择“资源ID”，分别输入3查询到的系统盘和数据盘的ID，单击图标即可搜索系统盘或数据盘的费用。 在筛选条件中选择“资源ID”，输入4查询到的弹性云服务器的ID，单击图标即可搜索集群节点的费用。 场景示例：核对资源用量是否与实际相符 假设用户在2023/07/24 14:38:04购买了按需计费的MRS普通版集群，并在2023/07/24
de读数据的时候也一样要检查数据是否完整，如果发现数据不完整，会尝试从其他的DataNode节点上读取数据。 数据保密性 MRS分布式文件系统在Apache Hadoop版本基础上提供对文件内容的加密存储功能，避免敏感数据明文存储，提升数据安全性。 业务应用只需对指定的敏感数据进
准备MRS节点引导操作脚本步骤如下： 上传所需安装包等文件至OBS文件系统。 正式编写脚本前，您需要将所需安装包、配置包的所有相关文件都上传到同Region的OBS文件系统中。 因为不同Region间有网络隔离，MRS虚拟机无法下载其他Region上的OBS文件。 脚本中如何从OBS文件系统下载文件。 您可以在
使用SparkSql访问Hive的一个数据存放于OBS的一个分区表，但是运行速度却很慢，并且会大量调用OBS的查询接口。 SQL样例： select a,b,c from test where b=xxx 原因分析 按照设定，任务应该只扫描b=xxx的分区，但是查看任务日志可以发现
在任务列表指定任务的“操作”列，选择“更多 > 查询历史”，打开备份任务执行历史记录。 在弹出的窗口中，在指定一次执行成功记录的“备份路径”列，单击“查看”，打开此次任务执行的备份路径信息，查找以下信息： “备份对象”表示备份的数据源。 “备份路径”表示备份文件保存的完整路径。 选择
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