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SparkLauncher.launch()方法,将用户的应用程序提交。 将SparkLauncher程序和用户应用程序分别生成Jar包,并上传至运行此应用的Spark节点中。生成Jar包的操作步骤请参见在Linux环境中调测Spark应用章节。 SparkLauncher程序的编译依赖包为spark-launcher_2
打包项目 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上。 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。 编译打包前,样例代码中的user.keytab、krb5.conf文件路径
以数据源的方式操作HBase,将上面生成的RDD写入HBase表中。 读取HBase表中的数据,并且对其进行简单的操作。 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
DataStream程序 Flink构造DataStream的Java/Scala示例程序。本工程示例为基于业务要求分析用户日志数据,读取文本数据后生成相应的DataStream,然后筛选指定条件的数据,并获取结果。 向Kafka生产并消费数据程序 Flink向Kafka生产并消费数据的J
super,需要修改为准备好的开发用户。 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“$SPARK_HOME” )下。 将user
以数据源的方式操作HBase,将上面生成的RDD写入HBase表中。 读取HBase表中的数据,并且对其进行简单的操作。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客
TBLPROPERTIES('table_blocksize'='128') 当在CarbonData表中配置了较小的blocksize,而加载的数据生成的数据文件比较大时,在HDFS上显示的blocksize会与设置值不同。这是因为,对于每一个本地block文件的首次写入,即使待写入数据的
se表上这些rowKey对应的数据进行删除。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME” )下。 若运行“Spark
TBLPROPERTIES('table_blocksize'='128') 当在CarbonData表中配置了较小的blocksize,而加载的数据生成的数据文件比较大时,在HDFS上显示的blocksize会与设置值不同。这是因为,对于每一个本地block文件的首次写入,即使待写入数据的
selectExpr("CAST(value AS STRING)") .as(Encoders.STRING()); //生成运行字数。 Dataset<Row> wordCounts = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String
/v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/job-executions 详情请参见新增并执行作业。 请求示例 POST: https://{endpoint}/v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/job-executions {
为:super,需要修改为准备好的开发用户。 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“$SPARK_HOME” )下。 将user
打包项目 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上。 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 编译打包前,样例代码中的user.keytab、krb5.conf文
e表上这些rowKey对应的数据进行删除。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME” )下。 若运行“Spark
表1 MRS作业属性介绍 属性名 描述 “Logs” 表示作业的日志信息。如果作业有输出日志,则显示。 “ID” 表示作业的编号,由系统自动生成。 “Name” 表示作业的名称。 “Application Type” 表示作业的类型。 “Status” 表示作业的状态,包含“RUN
= lines.select(explode(split(lines.value, " ")).alias("word")) # 生成正在运行的word count wordCounts = words.groupBy("word").count() #
= lines.select(explode(split(lines.value, " ")).alias("word")) # 生成正在运行的word count wordCounts = words.groupBy("word").count() #
ordinator和多个Worker进程,查询从客户端(例如CLI)提交到Coordinator,Coordinator进行SQL的解析和生成执行计划,然后分发到多个Worker进程上执行。 有关Presto的详细信息,请参见:https://prestodb.github.io/或https://prestosql
e.printStackTrace(); System.out.println(e.getHttpStatusCode()); System.out.println(e.getRequestId());
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”,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,客户端文件压缩包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client