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开发思路 接收Kafka中数据,生成相应DataStreamReader。 对单词记录进行分类统计。 计算结果,并进行打印。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“
右键选择单击样例代码项目中的pom文件,选择“Add as Maven Project”,添加Maven项目 图2 添加Maven项目 通过Maven生成Jar包。 在Maven工具窗口,选择clean生命周期,执行Maven构建过程。 图3 选择clean生命周期,执行Maven构建过程
输入字段列数不等于原始数据实际包含字段列数,该行数据会保存为脏数据。 样例 源文件如下图: 配置“CSV文件输入”算子,分隔符为“,”,生成两个字段A、B。 将A、B输出,结果如下: 父主题: Loader输入类算子
配置输入字段列数,大于原始数据实际包含的字段列数,全部数据成为脏数据。 随机值转换 不涉及处理NULL值、空字符串,不生成脏数据。 增加常量字段 不涉及处理NULL值、空字符串,不生成脏数据。 拼接转换 原始数据包含NULL值,将转换为空字符串。 配置输入字段列数,大于原始数据实际包含的字段列数,全部数据成为脏数据。
true:发送DDL事件 false:不发送DDL事件 false producer 是 生产者类型,配置为kafka stdout:将生成的事件打印在日志中 kafka:将生成的事件发送到kafka stdout producer_partition_by 否 分区策略,用来确保相同一类的数据写入到kafka同一分区
集群数据导出 codegen 获取数据库中某张表数据生成Java并打包jar create-hive-table 创建Hive表 eval 执行sql并查看结果 import-all-tables 导入某个数据库下的所有表到HDFS中 job 生成一个sqoop任务 list-databases
右键选择单击样例代码项目中的pom文件,选择“Add as Maven Project”,添加Maven项目。 图2 添加Maven项目 通过Maven生成Jar包。 在Maven工具窗口,选择clean生命周期,执行Maven构建过程。 图3 选择clean生命周期,执行Maven构建过程
t都使用Func,生成新的RDD。 filter(f) 对RDD中所有元素调用Func,生成将满足条件数据集以RDD形式返回。 flatMap(f, preservesPartitioning=False) 先对RDD所有元素调用Func,然后将结果扁平化,生成新的RDD。 sa
U): RDD[U] 对调用map的RDD数据集中的每个element都使用f方法,生成新的RDD。 filter(f: (T) => Boolean): RDD[T] 对RDD中所有元素调用f方法,生成将满足条件数据集以RDD形式返回。 flatMap[U](f: (T) => T
t都使用Func,生成新的RDD。 filter(f) 对RDD中所有元素调用Func,生成将满足条件数据集以RDD形式返回。 flatMap(f, preservesPartitioning=False) 先对RDD所有元素调用Func,然后将结果扁平化,生成新的RDD。 sa
在“pom.xml”所在目录将生成lib文件夹,其中包含样例项目所依赖的jar包。 准备依赖的Jar包和配置文件。 在Linux环境新建目录,例如“/opt/test”,并创建子目录“lib”。将样例工程依赖的Jar包导出,将1生成的Jar包,以及3生成的Jar包,上传到Linux的“lib”目录。
true:发送DDL事件 false:不发送DDL事件 false producer 是 生产者类型,配置为kafka stdout:将生成的事件打印在日志中 kafka:将生成的事件发送到kafka stdout producer_partition_by 否 分区策略,用来确保相同一类的数据写入到kafka同一分区
开发思路 接收Kafka中数据,生成相应DStream。 对单词记录进行分类统计。 计算结果,并进行打印。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“
集群数据导出 codegen 获取数据库中某张表数据生成Java并打包jar create-hive-table 创建Hive表 eval 执行sql并查看结果 import-all-tables 导入某个数据库下的所有表到HDFS中 job 生成一个sqoop任务 list-databases
开发思路 接收Kafka中数据,生成相应DataStreamReader。 对单词记录进行分类统计。 计算结果,并进行打印。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“
区移出存储池;如果硬盘恢复正常(通常是因为用户更换了新硬盘),也会将新硬盘重新加入业务运作。这样极大简化了维护人员的工作,更换故障硬盘可以在线完成;同时用户可以设置热备盘,从而极大缩减了故障硬盘的修复时间,有利于提高系统的可靠性。 节点磁盘LVM配置 MRS支持将多个磁盘配置成LVM(Logic
t都使用Func,生成新的RDD。 filter(f) 对RDD中所有元素调用Func,生成将满足条件数据集以RDD形式返回。 flatMap(f, preservesPartitioning=False) 先对RDD所有元素调用Func,然后将结果扁平化,生成新的RDD。 sa
在“pom.xml”所在目录将生成lib文件夹,其中包含样例项目所依赖的jar包。 准备依赖的Jar包和配置文件。 在Linux环境新建目录,例如“/opt/test”,并创建子目录“lib”。将样例工程依赖的Jar包导出,将1生成的Jar包,以及3生成的Jar包,上传到Linux的“lib”目录。
t都使用Func,生成新的RDD。 filter(f) 对RDD中所有元素调用Func,生成将满足条件数据集以RDD形式返回。 flatMap(f, preservesPartitioning=False) 先对RDD所有元素调用Func,然后将结果扁平化,生成新的RDD。 sa
t都使用Func,生成新的RDD。 filter(f) 对RDD中所有元素调用Func,生成将满足条件数据集以RDD形式返回。 flatMap(f, preservesPartitioning=False) 先对RDD所有元素调用Func,然后将结果扁平化,生成新的RDD。 sa