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提交和部署拓扑的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 Flux框架是Storm提供的提高拓扑部署易用性的框架。通过Flux框架，用户可以使用yaml文件来定义和部署拓扑，并且最终通过storm jar命令来提交拓扑的一种方式，极大地方便了拓扑的部署和提交，缩短了业务开发周期。
null），在main函数中，实例化SparkContext对象之前对这个变量赋值。然而，在分布式模式下，执行程序的jar包会被发送到每个Executor上执行。而该变量只在main函数的节点改变了，并未传给执行任务的函数中，因此Executor将会报空指针异常。 正确示例： object
Policy”，根据业务场景规划配置相关用户或者用户组的资源访问策略。 不同组件的访问策略配置样例参考： 添加CDL的Ranger访问权限策略 添加HDFS的Ranger访问权限策略 添加HBase的Ranger访问权限策略 添加Hive的Ranger访问权限策略 添加Yarn的Ranger访问权限策略 添
Policy”，根据业务场景规划配置相关用户或者用户组的资源访问策略。 不同组件的访问策略配置样例参考： 添加HDFS的Ranger访问权限策略 添加HBase的Ranger访问权限策略 添加Hive的Ranger访问权限策略 添加Yarn的Ranger访问权限策略 添加Spark2x的Ranger访问权限策略
提交和部署拓扑的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 Flux框架是Storm提供的提高拓扑部署易用性的框架。通过Flux框架，用户可以使用yaml文件来定义和部署拓扑，并且最终通过storm jar命令来提交拓扑的一种方式，极大地方便了拓扑的部署和提交，缩短了业务开发周期。
框架提交和部署拓扑的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 Flux框架是Storm 0.10.0版本提供的提高拓扑部署易用性的框架。通过Flux框架，用户可以使用yaml文件来定义和部署拓扑，并且最终通过storm jar命令来提交拓扑的一种方式，极大地方便
DATA_BLOCK_ENCODING => 'FAST_DIFF'} 方法二：使用Java API。 以下代码片段仅展示如何修改指定表的已有列簇的编码和压缩方式，完整的修改表代码以及如何通过代码修改表请参考HBase应用开发指南的修改HBase表章节： TableDescriptor htd = admin.get
DATA_BLOCK_ENCODING => 'FAST_DIFF'} 方法二：使用Java API。 以下代码片段仅展示如何修改指定表的已有列簇的编码和压缩方式，完整的修改表代码以及如何通过代码修改表请参考HBase应用开发指南的修改HBase表章节： TableDescriptor htd = admin.get
SQL中的行，位置比名称更重要。 支持从BOOLEAN、TINYINT、SMALLINT、INTEGER、BIGINT、REAL、DOUBLE或VARCHAR进行转换。当数组的元素类型为支持的类型之一、Map的键类型是VARCHAR且Map的值类型是支持的类型之一或行的每个字段类
Spark支持两种方式的序列化 ： Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性能可以达到JavaSerializer的10倍以上，
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
obs://xxx/aaa 原因分析 如果源端（例如“blee”）为空目录，且目的端（例如“aaa”）目录不存在，系统会自动创建出来“aaa”目录，但是不会在“aaa”目录下面再创建“blee”目录。 如果源端“blee”不是空目录，且目的端“aaa”目录不存在，系统会自动创建出来“aaa”目录，并
Spark支持两种方式的序列化 ： Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性能可以达到JavaSerializer的10倍以上，
本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态，对网站的日志文件进行离线分析。 oozie-examples/ooziesecurity-examples/OozieSparkHBaseExample 使用Oozie调度Spark访问HBase的示例程序。
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。
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。
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。
本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态，对网站的日志文件进行离线分析。 oozie-examples/oozienormal-examples/OozieSparkHBaseExample 使用Oozie调度Spark访问HBase的示例程序。
BS在内的持久化存储系统，从而实现了对计算和存储的分离。 图1 Alluxio架构 优势： 提供内存级I/O吞吐率，同时降低具有弹性扩张特性的数据驱动型应用的成本开销 简化云存储和对象存储接入 简化数据管理，提供对多数据源的单点访问 应用程序部署简易 有关Alluxio的详细信息，请参见：https://docs
提供内存级I/O 吞吐率，同时降低具有弹性扩张特性的数据驱动型应用的成本开销 简化云存储和对象存储接入 简化数据管理，提供对多数据源的单点访问 应用程序部署简易 Alluxio 接口开发简介 Alluxio支持使用Java进行程序开发，具体的API接口内容请参考https://docs
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