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普通模式 sBuilder.append(";serviceDiscoveryMode=") .append(serviceDiscoveryMode) .append(";zooKeeperNamespace=")
L、JDBC/ODBC Server等部分。Streaming应用会多一个Streaming标签页。 History Server页面，用于展示已经完成的和未完成的Spark应用的运行情况。 页面包括了应用ID、应用名称、开始时间、结束时间、执行时间、所属用户等信息。 Spark
若Spark Streaming应用一直在运行，由于Kafka上topic的offset变小，会导致读取Kafka数据的起始位置比结束位置大，这样将无法从Kafka读取数据，应用报错。 若在重启Kafka服务前，先停止Spark Streaming应用，等Kafka重启后，再重启Spark
-status <application_id> prints status of specified application 用户可通过应用的浏览访问权限查看应用相关信息。 application -list以表的形式提供所有应用的信息摘要： > superior application
http://10.120.169.53:23011 which is the app master GUI of application_1468986660719_0045 owned by spark | WebAppProxyServlet.java:393 2021-07-21 16:36:02
k.authenticate.enableSaslEncryption”值为“false”，并重启对应的实例。 客户端作业： 客户端应用在提交应用的时候，修改spark-defaults.conf配置文件的“spark.authenticate.enableSaslEncryption”值为“false”。
在Windows环境调测程序请参考在Windows中调测程序。 在Linux环境调测程序请参考在Linux调测程序。 父主题： 调测Kafka应用
下载认证凭据”下载认证凭据文件，保存后解压得到该用户的“user.keytab”文件与“krb5.conf”文件。 准备运行环境配置文件 进行应用开发时，需要同时准备代码的运行调测的环境，用于验证应用程序运行正常。 场景一：准备本地Windows开发环境调测程序所需配置文件。 登录FusionInsight Manager页面，选择“集群
total = 0L // window算子的实现逻辑，即：统计window中元组的数量 override def apply(key: Tuple, window: TimeWindow, input: Iterable[SEvent], out: Collector[Long]):
Spark Structured Streaming样例程序（Python） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：
MapReduce统计样例程序开发思路 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发MapReduce应用程序实现如下功能： 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名，第二列为性别，第三列为本次停留时间，单位为分钟，分隔符为“
private var total = 0L // window算子的实现逻辑，即：统计window中元组的数量 override def apply(key: Tuple, window: TimeWindow, input: Iterable[SEvent], out: Collector[Long]):
Flink开启Checkpoint样例程序开发思路 场景说明 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量，并做到状态严格一致性，即：当应用出现异常并恢复后，各个算子的状态能够处于统一的状态。 数据规划 使用自定义算子每秒钟产生大约10000条数据。 产生的数据为一个四元组（L
Spark Core样例程序开发思路 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发Spark应用程序实现如下功能： 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名，第二列为性别，第三列为本次停留时间，单位为分钟，分隔符为“
Kafka Java API接口介绍 Kafka相关接口同开源社区保持一致，详情请参见https://kafka.apache.org/24/documentation.html。 Producer重要接口 表1 Producer重要参数 参数 描述 备注 bootstrap.servers
coord.application.path=${nameNode}/user/oozie_cli/${dataLoadRoot}/apps/dataLoad start=2013-04-02T00:00Z end=2014-04-02T00:00Z workflowAppUri=$
2"> <action> <workflow> <app-path>${workflowAppUri}</app-path> <configuration> <property>
向HBase表中插入数据 功能简介 HBase是一个面向列的数据库，一行数据，可能对应多个列族，而一个列族又可以对应多个列。通常，写入数据的时候，需要指定要写入的列（含列族名称和列名称）。HBase通过HTable的put方法来Put数据，可以是一行数据也可以是数据集。 代码样例
(filePaths.length > 1) { val firstStream = env.readTextFile(filePaths.apply(0)) firstStream.union(filePaths.drop(1).map(it => env.readTextFile(it)):
向HBase表中插入数据 功能简介 HBase是一个面向列的数据库，一行数据，可能对应多个列族，而一个列族又可以对应多个列。通常，写入数据的时候，需要指定要写入的列（含列族名称和列名称）。HBase通过HTable的put方法来Put数据，可以是一行数据也可以是数据集。 代码样例
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