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// 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 val hbConf = HBaseConfiguration.create(sc.hadoopConfiguration) // 声明表的信息 val scan
建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 Configuration hbConf = HBaseConfiguration.create(jsc.hadoopConfiguration()); // 声明表的信息
// 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 val hbConf = HBaseConfiguration.create(sc.hadoopConfiguration) // 声明表的信息 val scan
建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 Configuration hbConf = HBaseConfiguration.create(jsc.hadoopConfiguration()); // 声明表的信息
// 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 val hbConf = HBaseConfiguration.create(sc.hadoopConfiguration) // 声明表的信息 val scan
配置组件数据回收站目录的清理策略。 在存算分离场景下，对接OBS的组件默认开启了数据防误删功能，用户删除数据时，被删除对象会移动至用户对应的回收站目录内，用户需要在OBS文件系统中为对应的目录配置生命周期策略，以避免存储空间被占满的风险。 组件对接OBS。 在具备OBS资源的访问权限后，M
"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 IDEA开发环境中，选中“MultiComponentLocalRunner.java”工程，单击运行对应的应用程序工程。或者右键工程，选择“Run
样例工程获取地址参见获取MRS应用开发样例工程，切换分支为与MRS集群相匹配的版本分支，然后下载压缩包到本地后解压，即可获取各组件对应的样例代码工程。 MRS样例代码库提供了各组件的基本功能样例工程供用户使用，当前版本各组件提供的样例工程汇总参见表1。 表1 各组件样例工程汇总 组件 样例工程位置
HBaseConfiguration.create(jsc.hadoopConfiguration()); // 声明要查的表的信息 Scan scan = new org.apache.hadoop.hbase.client.Scan();
建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 Configuration hbConf = HBaseConfiguration.create(jsc.hadoopConfiguration()); // 声明表的信息
DISTRIBUTED | VALIDATE | IO} 描述 显示一条语句的逻辑的或者分布式的执行计划，也可以用于校验一条SQL语句，或者是分析IO。 参数TYPE DISTRIBUTED用于显示分片后的计划（fragmented plan）。每一个fragment都会被一个或者多个节点执行。Fragments
说明： 对于Cluster的Create操作鉴权主要涉及以下两个场景： 集群开启了“auto.create.topics.enable”参数后，客户端向服务的还未创建的Topic发送数据的场景，此时会判断用户是否有集群的Create权限 对于用户创建大量Topic的场景，如果授予用户Cluster
默认配置为true，表示只向其中的一个副本写入数据（副本间通过复制表来完成同步，能保证数据的一致性）。 如果配置为false（不建议配置），表示向该分片的所有副本中写入相同的数据（副本间数据一致性不强，无法保证完全同步）。 macros标签 当前实例节点所在的分片和副本编号，可以用于区别不同的副本。 例
调度Clustering：使用可插拔的Clustering策略创建Clustering计划。 识别符合Clustering条件的文件：根据所选的Clustering策略，调度逻辑将识别符合Clustering条件的文件。 根据特定条件对符合Clustering条件的文件进行分组。每个组的数据大小应为t
调度Clustering：使用可插拔的Clustering策略创建Clustering计划。 识别符合Clustering条件的文件：根据所选的Clustering策略，调度逻辑将识别符合Clustering条件的文件。 根据特定条件对符合Clustering条件的文件进行分组。每个组的数据大小应为t
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。
在启用Adaptive Execution特性前，Spark SQL根据RBO和CBO的优化结果创建执行计划，此种方法忽略了数据在运行过程中的结果集变化。比如基于某个大表创建的视图，与其他大表join时，即便视图的结果集很小，也无法将执行计划调整为BroadcastJoin。启用Adaptive
在启用Adaptive Execution特性前，Spark SQL根据RBO和CBO的优化结果创建执行计划，此种方法忽略了数据在运行过程中的结果集变化。比如基于某个大表创建的视图，与其他大表join时，即便视图的结果集很小，也无法将执行计划调整为BroadcastJoin。启用Adaptive
私有云的其他节点使用的客户端（即用户自行搭建的客户端）。如果集群之前安装了1.9.3.8补丁，不需要做此操作。 主Master节点的原始客户端全量更新，请参见全量更新主Master节点的原始客户端。 备Master节点的原始客户端全量更新，请参见全量更新备Master节点的原始客户端。
拷贝HBase配置文件至FlinkServer所在节点。 以客户端安装用户登录安装客户端的节点，拷贝HBase的“/opt/client/HBase/hbase/conf/”目录下的所有配置文件至部署FlinkServer的所有节点的一个空目录，如“/tmp/client/HBase/hbase/conf/”。
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