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option", "some-value") .getOrCreate(); // 通过隐式转换，将RDD转换成DataFrame JavaRDD<FemaleInfo> femaleInfoJavaRDD = spark.read()
sql.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
"some-value") .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("
option", "some-value") .getOrCreate(); // 通过隐式转换，将RDD转换成DataFrame JavaRDD<FemaleInfo> femaleInfoJavaRDD = spark.read()
example.wordcount.WordCountTopology。 执行storm list命令，查看已经提交的应用程序，如果发现名称为word-count的应用程序，则说明任务提交成功。 如果业务设置为本地模式，且使用命令行方式提交时，请确保提交环境为普通模式环境，当前不支持安全环境下使用命令提交本地模式的业务。
sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(jsc); // 通过隐式转换，将RDD转换成DataFrame JavaRDD<FemaleInfo> femaleInfoJavaRDD = jsc.textFile(args[0])
option", "some-value") .getOrCreate(); // 通过隐式转换，将RDD转换成DataFrame JavaRDD<FemaleInfo> femaleInfoJavaRDD = spark.read()
"some-value") .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("
"some-value") .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("
HBase BulkLoad支持用户自定义proto文件将数据文件中的字段导入HBase，该特性需要使用JDK将用户自定义的proto文件转换成Java文件，然后编译成Class文件运行。 组件进程堆栈信息采集 MRS集群内角色或实例的堆栈信息采集功能依赖于JDK，具体参见“采集堆栈信息”章节。
hoodie.datasource.hive_sync.partition_extractor_class 用于提取hudi分区列值，将其转换成hive分区列。 org.apache.hudi.hive.SlashEncodedDayPartitionValueExtractor hoodie
对于可以压缩的数据，配置压缩算法可以有效减少磁盘的IO，从而达到提高性能的目的。 说明： 并非所有数据都可以进行有效压缩。例如一张图片的数据，因为图片一般已经是压缩后的数据，所以压缩效果有限。常用的压缩算法是SNAPPY，因为它有较好的Encoding/Decoding速度和可以接受的压缩率。
Hive支持使用Spark作为执行引擎，当执行引擎切换为Spark后，客户端下发的Hive SQL在Hive端进行逻辑层处理和生成物理执行计划，并将执行计划转换成RDD语义下的DAG，最后将DAG作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算，并合理利用Spark分布式内存计算能力，提高了Hive查询效率。
IC)) .withTupleToKafkaMapper( new FieldNameBasedTupleToKafkaMapper("word", "count")); kafkaBolt.withProducerProperties(getKafkaProducerProps());
对于可以压缩的数据，配置压缩算法可以有效减少磁盘的IO，从而达到提高性能的目的。 说明： 并非所有数据都可以进行有效压缩。例如一张图片的数据，因为图片一般已经是压缩后的数据，所以压缩效果有限。常用的压缩算法是SNAPPY，因为它有较好的Encoding/Decoding速度和可以接受的压缩率。
例如文件名为“wordcount1.txt”和“wordcount2.txt”，内容如下所示： vi /opt/wordcount1.txt hello word hello wordcount vi /opt/wordcount2.txt hello mapreduce hello hadoop
IC)) .withTupleToKafkaMapper( new FieldNameBasedTupleToKafkaMapper("word", "count")); kafkaBolt.withProducerProperties(getKafkaProducerProps());
builder.setBolt("count", bolt, 1).fieldsGrouping("split", new Fields("word")); Config conf = new Config(); //命令行提交拓扑
数据文件无格式要求，例如文件名为“wordcount1.txt”和“wordcount2.txt”，内容如下所示： vi /opt/wordcount1.txt hello word hello wordcount vi /opt/wordcount2.txt hello mapreduce hello hadoop
普通对象桶会对集群性能产生较大影响。 登录OBS控制台。 选择“并行文件系统 > 创建并行文件系统”。 填写文件系统名称，例如“mrs-word001”。 其他参数请根据需要填写。 图4 创建OBS并行文件系统 单击“立即创建”。 在OBS控制台并行文件系统列表中，单击文件系统名称进入详情页面。
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