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）、subtract（本RDD有、其他RDD无的元素留下来）和sample（采样）。 视RDD的元素为Key-Value对。 对单个RDD做一对一运算，如mapValues（保持源RDD的分区方式，这与map不同）； 对单个RDD重排，如sort、partitionBy（实现一致
用户可登录FusionInsight Manager后，选择“系统 > 权限 > 域和互信”，查看“本端域”参数，即为当前系统域名。上表中系统内部用户的用户名所包含的系统域名所有字母为小写。 例如“本端域”参数为“9427068F-6EFA-4833-B43E-60CB641E5B6C
）、subtract（本RDD有、其他RDD无的元素留下来）和sample（采样）。 视RDD的元素为Key-Value对。 对单个RDD做一对一运算，如mapValues（保持源RDD的分区方式，这与map不同）； 对单个RDD重排，如sort、partitionBy（实现一致
）、subtract（本RDD有、其他RDD无的元素留下来）和sample（采样）。 视RDD的元素为Key-Value对。 对单个RDD做一对一运算，如mapValues（保持源RDD的分区方式，这与map不同）； 对单个RDD重排，如sort、partitionBy（实现一致
mgmt_control_combined_v2：管控合设模板，管理角色和控制角色共同部署在Master节点中，数据实例合设在同一节点组。该部署方式适用于100个以下的节点，可以减少成本。 mgmt_control_separated_v2：管控分设模板，管理角色和控制角色分别部署在不同的
）、subtract（本RDD有、其他RDD无的元素留下来）和sample（采样）。 视RDD的元素为Key-Value对。 对单个RDD做一对一运算，如mapValues（保持源RDD的分区方式，这与map不同）； 对单个RDD重排，如sort、partitionBy（实现一致
Spark HA方案介绍 Spark多主实例HA原理与实现方案 基于社区已有的JDBCServer基础上，采用多主实例模式实现了其高可用性方案。集群中支持同时共存多个JDBCServer服务，通过客户端可以随机连接其中的任意一个服务进行业务操作。即使集群中一个或多个JDBCSer
xml文件内容丢失导致DBService实例异常问题 解决作业管理提交作业后/mrs/sql-result/spark-script/目录未做清理的问题 Flink 解决使用FlinkServer提交作业时，显示提交失败，但是Yarn上作业是RUNNING的问题 解决FlinkSe
DDL/DML取代Hive执行DDL/DML命令。一方面实现和Hive的解耦，另一方面可以对命令进行定制化。 DataSet DataSet是一个由特定域的对象组成的强类型集合，可通过功能或关系操作并行转换其中的对象。 每个Dataset还有一个非类型视图，即由多个列组成的DataSet，称为DataFrame。
DDL/DML取代Hive执行DDL/DML命令。一方面实现和Hive的解耦，另一方面可以对命令进行定制化。 DataSet DataSet是一个由特定域的对象组成的强类型集合，可通过功能或关系操作并行转换其中的对象。 每个Dataset还有一个非类型视图，即由多个列组成的DataSet，称为DataFrame。
开启Spark进程间的认证机制 目前Spark进程间支持共享密钥方式的认证机制，通过配置spark.authenticate可以控制Spark在通信过程中是否做认证。这种认证方式只是通过简单的握手来确定通信双方享有共同的密钥。 在Spark客户端的“spark-defaults.conf”文件中配置如下参数。
开启Spark进程间的认证机制 目前Spark进程间支持共享密钥方式的认证机制，通过配置spark.authenticate可以控制Spark在通信过程中是否做认证。这种认证方式只是通过简单的握手来确定通信双方享有共同的密钥。 在Spark客户端的“spark-defaults.conf”文件中配置如下参数。
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