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Oozie应用开发简介 Oozie简介 Oozie是一个用来管理Hadoop job任务的工作流引擎，Oozie流程基于有向无环图（Directed Acyclical Graph）来定义和描述，支持多种工作流模式及流程定时触发机制。易扩展、易维护、可靠性高，与Hadoop生态系统各组件紧密结合。
目前支持的类型有“BIGINT”、“DECIMAL”、“DOUBLE”、“FLOAT”、“INTEGER”、“SMALLINT”、“VARCHAR”。当类型为“VARCHAR”时，运算符为“+”时，表示在字符串后追加串，不支持“-”，当为其他类型时，“+”、“-”分别表示值的加和减。针对
行批量管理作业。该任务指导用户通过Hue界面提交批量类型的作业。 前提条件 提交Bundle批处理之前需要提前配置好相关的Workflow和Coordinator作业。 操作步骤 访问Hue WebUI，请参考访问Hue WebUI界面。 在界面左侧导航栏单击，选择“Bundle”，打开Bundle编辑器。
行批量管理作业。该任务指导用户通过Hue界面提交批量类型的作业。 前提条件 提交Bundle批处理之前需要提前配置好相关的Workflow和Coordinator作业。 操作步骤 访问Hue WebUI，请参考访问Hue WebUI界面。 在界面左侧导航栏单击，选择“Bundle”，打开Bundle编辑器。
Oozie应用开发简介 Oozie简介 Oozie是一个用来管理Hadoop job任务的工作流引擎，Oozie流程基于有向无环图（Directed Acyclical Graph）来定义和描述，支持多种工作流模式及流程定时触发机制。易扩展、易维护、可靠性高，与Hadoop生态系统各组件紧密结合。
际RegionServer个数。 查看HMaster原生页面，显示有4个RegionServer在线，如下图示： 原因分析 如下图可以看出，第三行hostname为controller-192-168-1-3节点和第四行hostname为eth0节点为同一RegionServer
Row&Column 一张表包括行（Row）和列（Column）： Row：即用户的一行数据。 Column： 用于描述一行数据中不同的字段。 Column可以分为两大类：Key和Value。从业务角度看，Key和Value可以分别对应维度列和指标列。从聚合模型的角度来说，Key列相
为了使WebUI页面显示日志，需要将聚合日志进行解析和展现。Spark是通过Hadoop的JobHistoryServer来解析聚合日志的，所以您可以通过“spark.jobhistory.address”参数，指定JobHistoryServer页面地址，即可完成解析和展现。 参数入口： 在应用提交
为了使WebUI页面显示日志，需要将聚合日志进行解析和展现。Spark是通过Hadoop的JobHistoryServer来解析聚合日志的，所以您可以通过“spark.jobhistory.address”参数，指定JobHistoryServer页面地址，即可完成解析和展现。 参数入口： 在应用提交
apReduce程序能够正常运行。 安全认证有两种方式： 命令行认证： 提交MapReduce应用程序运行前，在MapReduce客户端执行如下命令获得认证。 kinit 组件业务用户 代码认证： 通过获取客户端的principal和keytab文件在应用程序中进行认证。 MapReduce的安全认证代码
TABLESAMPLE 有BERNOULLI和SYSTEM两种采样方法。 这两种采样方法都不允许限制结果集返回的行数。 BERNOULLI 每一行都将基于指定的采样率选择到采样表中。当使用Bernoulli方法对表进行采样时，将扫描表的所有物理块并跳过某些行（基于采样百分比和运行时计算的随
在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装JDK 开发和运行环境的基本配置。版本要求如下：
TABLE src ON COLUMNS name,age命令计算表中name和age两个字段的统计信息。 当前列的统计信息支持四种类型：数值类型、日期类型、时间类型和字符串类型。对于数值类型、日期类型和时间类型，统计信息包括：Max、Min、不同值个数(Number of Distinct
Oozie应用开发应用开发简介 Oozie简介 Oozie是一个用来管理Hadoop任务的工作流引擎，Oozie流程基于有向无环图（Directed Acyclical Graph）来定义和描述，支持多种工作流模式及流程定时触发机制。易扩展、易维护、可靠性高，与Hadoop生态系统各组件紧密结合。
主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点： 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展 容错性好 支持online和offline场景 MRS对外提供了基于K
主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点： 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展 容错性好 支持online和offline场景 接口类型简介 Kafk
选项通常会和-update配合使用，表示将源位置和目标位置的文件同步，删除掉目标位置多余的文件。 -diff <oldSnapshot> <newSnapshot> 将新旧版本之间的差异内容，拷贝到目标位置的旧版本文件中。 -skipcrccheck 是否跳过源文件和目标文件之间的CRC校验。
HDFS和Hive。 flume 系统随机生成 Flume系统启动用户，用于访问HDFS和Kafka，对HDFS目录“/flume”有读写权限。 flume_server 系统随机生成 Flume系统启动用户，用于访问HDFS和Kafka，对HDFS目录“/flume”有读写权限。
数据为当前指定的数据文件内容，通过limit限制数据量时一次只能指定一个数据量大小。 -t 打印写入数据的时区。 打印此文件写入时区。 -h 使用帮助格式化说明。 帮助。 -m 各存储格式的统计信息输出。 各存储格式不一样，例如orc会打印含strip、块大小等统计信息。 -a 完整信息详情打印输出。 输出完整信息详情，包含以上参数内容。
主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点： 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展 容错性好 支持online和offline场景 接口类型简介 Kafk
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