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后，启动作业。如下SQL示例将作为3个作业分别添加，依次运行。 需勾选“基础参数”中的“开启CheckPoint”，“时间间隔（ms）”可设置为“60000”，“模式”可使用默认值。 由于FlinkSQL作业在触发CheckPoint时才会往Hudi表中写数据，所以需要在Flink
println(s"Finished! Exit code is $exitCode") } 根据业务逻辑，开发对应的Spark应用程序。并设置用户编写的Spark应用程序的主类等常数。不同场景的示例请参考开发Spark应用。 如果您使用的安全模式，建议按照安全要求，准备安全认证代码、业务应用代码及其相关配置。
Session.close() 关闭Session。 void setStorageGroup(String storageGroupId) 设置存储组。 void deleteStorageGroup(String storageGroup) void deleteStorageGroups(List<String>
语句，执行3。 使用spark-beeline运行SQL语句，执行4。 执行SQL语句时，需要添加参数“--driver-memory”，设置内存大小，例如： /spark-sql --master=local[4] --driver-memory=512M -f /tpch.sql
于数据从集群导出去的场景来说，就是将数据写入到外部数据源。上述示例配置的是一个SFTP数据源连接器。配置SFTP和FTP的数据源连接器需要设置密码并进行加密。密码加密方法如下： 执行以下命令，进入到loader-tools-1.99.3目录。Loader客户端安装目录为“/opt
createDefault()) { HttpPost httpPost = new HttpPost(PUT_URL);//请求需要设置超时时间 addTimeout(httpPost); String weatherData = genWeatherData();
// 初始化用户自定义状态 public UDFState() { count = 0L; } // 设置用户自定义状态 public void setState(long count) { this.count = count;
krb5ConfFile.getAbsolutePath() + ") is not a file."); } // 3.设置并检查krb5config setKrb5Config(krb5ConfFile.getAbsolutePath());
MemArtsCC是一个分布式计算侧缓存系统。计算任务运行在计算集群的虚拟机（Virtual Machine, VM）上，数据存储在远端的对象存储（Object Storage Service, OBS）集群中。由于远端OBS的数据访问速度限制，VM上的计算任务经常需要等待数据而
经过查询发现是ApplicationMaster（以下简称AM）反应缓慢，最终超时失败。 此任务的问题是，task数量变多时，AM管理的对象也线性增长，因此就需要更多的内存来管理。AM默认分配的内存堆大小是1GB。 操作步骤 通过调大如下的参数来进行AM调优。 参数入口： 在Yarn客户端的“mapred-site
经过查询发现是ApplicationMaster（以下简称AM）反应缓慢，最终超时失败。 此任务的问题是，task数量变多时，AM管理的对象也线性增长，因此就需要更多的内存来管理。AM默认分配的内存堆大小是1GB。 操作步骤 通过调大如下的参数来进行AM调优。 参数入口： 在Yarn客户端的“mapred-site
可以选择在一次“transform”方法调用中输出任意数量的数据点。需要注意的是，输出数据点的类型必须与在“beforeStart”方法中设置的一致，而输出数据点的时间戳必须是严格单调递增的。 下面是一个实现了“void transform(Row row, PointCollector
println(s"Finished! Exit code is $exitCode") } 根据业务逻辑，开发对应的Spark应用程序。并设置用户编写的Spark应用程序的主类等常数。不同场景的示例请参考开发Spark应用。 如果您使用的安全模式，建议按照安全要求，准备安全认证代码、业务应用代码及其相关配置。
Base表，授予权限后可以使用SparkSQL访问HBase表。以授予用户在SparkSQL中查询HBase表的权限为例，操作步骤如下： 设置“spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled”为“true”。 在Manager角色界面创
语句，执行3。 使用spark-beeline运行SQL语句，执行4。 执行SQL语句时，需要添加参数“--driver-memory”，设置内存大小，例如： /spark-sql --master=local[4] --driver-memory=512M -f /tpch.sql
Base表，授予权限后可以使用SparkSQL访问HBase表。以授予用户在SparkSQL中查询HBase表的权限为例，操作步骤如下： 设置“spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled”为“true”。 在Manager角色界面创
全部配置”。搜索参数项“clickhouse-config-customize”添加名称为“mysql_port”，值为“9004”的参数值。 参数值可以自行设置。 修改完成后，单击“保存”。 单击“概览”页签，选择“ 更多 > 重启实例”或者“ 更多 > 滚动重启实例”。 父主题： ClickHouse数据导入
0.jar 开发思路 用户访问HBase时，需要使用对应集群的配置文件创建Configuration对象，用于创建Connection对象。 用对应的Connection对象操作HBase表，包括建表、插入数据、查看数据并进行打印。 父主题： Spark同时访问两个HBase样例程序
通过以下命令可跳过REST接口过滤器获取相应的应用信息。 安全模式下，JobHistory仅支持https协议，故在如下命令的url中请使用https协议。 安全模式下，需要设置spark.ui.customErrorPage=false并重启spark2x服务 （JobHistory2x、JDBCServer2x
Session.close() 关闭Session。 void setStorageGroup(String storageGroupId) 设置存储组。 void deleteStorageGroup(String storageGroup) void deleteStorageGroups(List<String>
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