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StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); //设置job的并发度为2 env.setBufferTimeout(2); // 创建Zookeeper的注册服务器
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); //设置job的并发度为2 env.setBufferTimeout(2); // 创建Zookeeper的注册服务器
作用二：连接建立后，一个会话的超时时间，如ZooKeeper上注册的临时节点BrokerId，当Broker被停止，则该BrokerId，会经过一个sessionTimeout才会被ZooKeeper清理。
String]): Unit = { val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 设置job的并发度为2 env.setParallelism(2) //设置Zookeeper为注册服务器
作用二：连接建立后，一个会话的超时时间，如ZooKeeper上注册的临时节点BrokerId，当Broker被停止，则该BrokerId，会经过一个sessionTimeout才会被ZooKeeper清理。
shuffle出现任务失败 访问Spark应用的聚合日志页面报“DNS查找失败”错误 由于Timeout waiting for 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
用于程序调测或运行的节点，需要与MRS集群内节点网络互通，同时配置hosts域名信息。 场景一：准备本地Windows开发环境调测程序所需配置文件。
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); //设置job的并发度为2 env.setBufferTimeout(2); // 创建Zookeeper的注册服务器
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。
注册Hive、HBase、GaussDB A等数据源。
map(lambda dataArr: (dataArr[0], dataArr[1], int(dataArr[2])))\ .collect() df = sqlCtx.createDataFrame(inputRDD) # 注册表
map(lambda dataArr: (dataArr[0], dataArr[1], int(dataArr[2])))\ .collect() df = sqlCtx.createDataFrame(inputRDD) # 注册表
注册成功后，任务才能继续。
_ //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 => FemaleInfo(p(0), p(1), p(2)
femaleInfo.setStayTime(Integer.parseInt(parts[2].trim())); return femaleInfo; } }); // 注册表
shuffle出现任务失败 访问Spark应用的聚合日志页面报“DNS查找失败”错误 由于Timeout waiting for 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
femaleInfo.setStayTime(Integer.parseInt(parts[2].trim())); return femaleInfo; } }); // 注册表
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MySQL数据库的读、写和删除权限的用户。 admin 密码 用户的密码。
map(lambda dataArr: (dataArr[0], dataArr[1], int(dataArr[2])))\ .collect() df = sqlCtx.createDataFrame(inputRDD) # 注册表
map(lambda dataArr: (dataArr[0], dataArr[1], int(dataArr[2])))\ .collect() df = sqlCtx.createDataFrame(inputRDD) # 注册表
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