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选择“集群 > 服务 > HDFS”，选择“更多 > 下载客户端”。“选择客户端类型”设置为“仅配置文件”，根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后（x86选择x86_64，ARM选择aarch64）单击“确定”。 等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。 例
Spark-client模式任务Driver运行在客户端节点上(通常是集群外的某个节点)，启动时先在集群中启动AppMaster进程，进程启动后要向Driver进程注册信息，注册成功后，任务才能继续。从AppMaster日志中可以看出，无法连接至Driver，所以任务失败。 解决办法 请检查Driver进程所在的IP是否可以ping通。
如果集群启用了安全服务，按登录方式分为以下两种： keytab方式：需要从管理员处获取一个“人机”用户，用于登录FusionInsight Manager平台并通过认证，并且获取到该用户的keytab文件。 票据方式：从管理员处获取一个“人机”用户，用于后续的安全登录，开启Kerberos服务的
che Doris能够较好的满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速等使用场景，用户可以在此之上构建用户行为分析、AB实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用。 Doris采用MPP的模型，节点间和节点内都是并行执行，适用于多个大表的分布式Join。支持向量化的查询引擎、AQE（
3.0及之后版本集群请在“主页”右上方单击“下载客户端”），“选择客户端类型”设置为“完整客户端”，根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后（x86选择x86_64，ARM选择aarch64）单击“确定”，等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。 例如
有些是需要用户自行配置的安全特性，如认证、SSL传输加密等，这些特性可能对性能和使用方便性造成一定影响。 Flink作为大数据计算和分析平台，对客户输入的数据是否包含敏感信息无法感知，因此需要客户保证输入数据是脱敏的。 客户可以根据应用环境，权衡配置安全与否。 任何与安全有关的问题，请联系运维人员。
task异常导致Shuffle FetchFailed Executor进程Crash导致Stage重试 执行大数据量的shuffle过程时Executor注册shuffle service失败 在Spark应用执行过程中NodeManager出现OOM异常 父主题： Spark常见问题
MySQL连接参数 参数名 说明 取值样例 名称 输入便于记忆和区分的连接名称。 mysqllink 数据库服务器 MySQL数据库的IP地址或域名。 192.168.1.110 端口 MySQL数据库的端口。 3306 数据库名称 MySQL数据库的名称。 sqoop 用户名 拥有M
task异常导致Shuffle FetchFailed Executor进程Crash导致Stage重试 执行大数据量的shuffle过程时Executor注册shuffle service失败 在Spark应用执行过程中NodeManager出现OOM异常 安全集群使用HiBench工具运行sparkbench获取不到realm
ZooKeeper和HBase的关系所示。 图1 HBase和ZooKeeper的关系 HRegionServer以Ephemeral node的方式注册到ZooKeeper中。其中ZooKeeper存储HBase的如下信息：HBase元数据、HMaster地址。 HMaster通过ZooK
int(dataArr[2])))\ .collect() df = sqlCtx.createDataFrame(inputRDD) # 注册表 df.registerTempTable("FemaleInfoTable") # 执行SQL查询并显示结果
int(dataArr[2])))\ .collect() df = sqlCtx.createDataFrame(inputRDD) # 注册表 df.registerTempTable("FemaleInfoTable") # 执行SQL查询并显示结果
getOrCreate() import spark.implicits._ //通过隐式转换，将RDD转换成DataFrame，然后注册表 spark.sparkContext.textFile(args(0)).map(_.split(",")) .map(p
SQLContext(sc) import sqlContext.implicits._ //通过隐式转换，将RDD转换成DataFrame，然后注册表 sc.textFile(args(0)).map(_.split(",")) .map(p => FemaleInfo(p(0)
int(dataArr[2])))\ .collect() df = sqlCtx.createDataFrame(inputRDD) # 注册表 df.registerTempTable("FemaleInfoTable") # 执行SQL查询并显示结果
int(dataArr[2])))\ .collect() df = sqlCtx.createDataFrame(inputRDD) # 注册表 df.registerTempTable("FemaleInfoTable") # 执行SQL查询并显示结果
Manager页面，选择“集群 > 概览 > 更多 > 下载客户端”，“选择客户端类型”设置为“仅配置文件”，根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后（x86选择x86_64，ARM选择aarch64）单击“确定”，等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。 例如
用于ApplicationMaster与ResourceManager之间。ApplicationMaster使用该协议向ResourceManager注册、申请资源、获取各个任务的运行情况等。 表2 ApplicationMasterProtocol常用方法 方法 说明 allocate(AllocateRequest
getOrCreate() import spark.implicits._ //通过隐式转换，将RDD转换成DataFrame，然后注册表 spark.sparkContext.textFile(args(0)).map(_.split(",")) .map(p
return femaleInfo; } }); // 注册表。 Dataset<ROW> schemaFemaleInfo = spark.createDataFrame(femaleInfoJavaRDD
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