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compressionCodecClass) 把dataset写到一个text file、HDFS或者HDFS支持的文件系统中，spark把每条记录都转换为一行记录，然后写到file中。 saveAsSequenceFile(path, compressionCodecClass=None)
CompressionCodec> codec) 把dataset写到一个text file、hdfs、或者hdfs支持的文件系统中，spark把每条记录都转换为一行记录，然后写到file中。 java.util.Map<K,Object> countByKey() 对每个key出现的次数做统计。
saveAsTextFile(path: String): Unit 把dataset写到一个text file、HDFS或者HDFS支持的文件系统中，spark把每条记录都转换为一行记录，然后写到file中。 saveAsSequenceFile(path: String, codec: Option[Class[_
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2018-05-08 21:30:01,398 WARN [main] mapreduce.LoadIncrementalHFiles: Skipping non-directory hdfs://hacluster/dataOutput/_SUCCESS 2018-05-08 21:30:02
类参数，为Main-Class的参数（参数间用空格分隔）。 并行度 并行数量。 并行数为作业每个算子的并行数，适度增加并行数会提高作业整体算力，但也须考虑线程增多带来的切换开销，其上限是计算单元SPU数的四倍，最佳实践为计算单元SPU数的1-2倍。 JobManager内存（MB） JobManager的内存。输入值最小为4096。
saveAsTextFile(path: String): Unit 把dataset写到一个text file、HDFS或者HDFS支持的文件系统中，spark把每条记录都转换为一行记录，然后写到file中。 saveAsSequenceFile(path: String, codec: Option[Class[_
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CompressionCodec> codec) 把dataset写到一个text file、hdfs、或者hdfs支持的文件系统中，spark把每条记录都转换为一行记录，然后写到file中。 java.util.Map<K,Object> countByKey() 对每个key出现的次数做统计。
2018-05-08 21:30:01,398 WARN [main] mapreduce.LoadIncrementalHFiles: Skipping non-directory hdfs://hacluster/dataOutput/_SUCCESS 2018-05-08 21:30:02
HetuEngine基本原理 HetuEngine简介 HetuEngine是自研高性能交互式SQL分析及数据虚拟化引擎。与大数据生态无缝融合，实现海量数据秒级交互式查询；支持跨源跨域统一访问，使能数据湖内、湖间、湖仓一站式SQL融合分析。 HetuEngine结构 HetuEn
在集群详情页，单击“租户管理”。 单击“队列配置”页签。 在租户队列表格，指定租户队列的“操作”列，单击“修改”。 在“租户管理”页签左侧租户列表，单击目标的租户，切换到“资源”页签，单击也能打开修改队列配置页面（仅适用于MRS 3.x之前版本）。 一个队列只能绑定一个非default资源池。 默认资源标
CompressionCodec> codec) 把dataset写到一个text file、hdfs、或者hdfs支持的文件系统中，spark把每条记录都转换为一行记录，然后写到file中。 java.util.Map<K,Object> countByKey() 对每个key出现的次数做统计。
CompressionCodec> codec) 把dataset写到一个text file、hdfs、或者hdfs支持的文件系统中，spark把每条记录都转换为一行记录，然后写到file中。 java.util.Map<K,Object> countByKey() 对每个key出现的次数做统计。
应用开发操作步骤 确认Storm组件已经安装，并正常运行。如果业务需要连接其他组件，请同时安装该组件并运行。 将storm-examples导入到Eclipse开发环境，请参见准备Storm应用开发环境。 参考storm-examples工程src/main/resources/flux-ex
在Linux环境中编包并运行Spark程序 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar，只需将样例工程复制到编译机器上即可。
发写请求，避免系统处理能力浪费。 离散流 Spark Streaming提供的抽象概念。表示一个连续的数据流，是从数据源获取或者通过输入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。 堆内存（Heap Memory） 堆是JVM运行时数据区域，所有类实
在Linux环境中编包并运行Spark程序 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar，只需将样例工程复制到编译机器上即可。
transport: 'socket' 2021-04-21 21:02:16,900 | INFO | main | loadBalancerIPList is 10.120.147.36, loadBalancerHttpPort is 21425, user is xxx, clusterName
transport: 'socket' 2021-04-21 21:02:16,900 | INFO | main | loadBalancerIPList is 100.120.147.36, loadBalancerHttpPort is 21425, user is luxx, clusterName
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