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Array[String]) { val ssc = createContext(args) //启动Streaming系统。 ssc.start() ssc.awaitTermination() } def createContext(args
ProportionalCapacityPreemptionPolicy yarn.resourcemanager.monitor.capacity.preemption.observe_only 设置为“true”，则执行策略，但是不对集群资源进程抢占操作。 设置为“false”，则执行策略，且根据策略启用集群资源抢占的功能。
Array[String]) { val ssc = createContext(args) //启动Streaming系统。 ssc.start() ssc.awaitTermination() } def createContext(args
HConnection实例，很容易达到ZooKeeper的连接数上限。 建议在整个客户端代码范围内，都共用同一个Configuration对象实例。 Table实例的创建 public abstract class TableOperationImpl { private static
查看NameNode的GC_OPTS参数配置 NameNode内存配置和数据量对应关系参考表1。 表1 NameNode内存配置和数据量对应关系 文件对象数量 参考值 10,000,000 “-Xms6G -Xmx6G -XX:NewSize=512M -XX:MaxNewSize=512M”
val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
一个模拟的Source SensorSource每秒钟产生一个数据点。 Flink使用IoTDBSink消费产生数据并写入IoTDB。 其中在Session对象的参数里，设置IoTDBServer所在的节点IP、端口、用户名和密码。 待连接的IoTDBServer所在的节点IP地址，可通过登录FusionInsight
一个模拟的Source SensorSource每秒钟产生一个数据点。 Flink使用IoTDBSink消费产生数据并写入IoTDB。 其中在Session对象的参数里，设置IoTDBServer所在的节点IP、端口、用户名和密码。 待连接的IoTDBServer所在的节点IP地址，可通过登录FusionInsight
val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
resultValue = hiveValue + Integer.valueOf(hbaseValue); // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
resultValue = hiveValue + Integer.valueOf(hbaseValue); // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
JavaStreamingContext ssc = createContext(args); //启动Streaming系统。 ssc.start(); try { ssc.awaitTermination(); } catch
筛选连续上网时间超过阈值的用户，并获取结果 upTimeUser.print(); // 6.Streaming系统启动 jssc.start(); jssc.awaitTermination(); } Spark
JavaStreamingContext ssc = createContext(args); //启动Streaming系统。 ssc.start(); try { ssc.awaitTermination(); } catch
JavaStreamingContext ssc = createContext(args); //启动Streaming系统。 ssc.start(); try { ssc.awaitTermination(); } catch
resultValue = hiveValue + Integer.valueOf(hbaseValue); // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
out和OOM错误。 因为数据量大，task数多，而wordcount每个task都比较小，完成速度快。当task数多时driver端相应的一些对象就变大了，而且每个task完成时executor和driver都要通信，这就会导致由于内存不足，进程之间通信断连等问题。 当把Driver的内存设置到4g时，应用成功跑完。
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