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从零开始使用Spark 本章节提供从零开始使用Spark提交sparkPi作业的操作指导,sparkPi是最经典的Spark作业,它用来计算Pi(π)值。 操作步骤 准备sparkPi程序。 开源的Spark的样例程序包含多个例子,其中包含sparkPi。可以从https://archive
使用Hudi Hudi表概述 使用Spark Shell创建Hudi表 使用spark-sql操作Hudi表 使用Hudi-Cli.sh操作Hudi表 Hudi写操作 Hudi读操作 Hudi数据管理维护 Hudi SQL语法参考 Hudi Schema演进 配置Hudi数据列默认值
MRS集群如何使用公网访问Presto 用户问题 用户调测Presto JDBC样例代码,需要使用公网访问Presto。 问题分析 登录MRS Manager上查看Presto全部配置,Coordinator角色配置: PRESTO_COORDINATOR_FLOAT_IP = 内网IP地址
使用Sqoop Sqoop如何连接MySQL Sqoop读取MySQL数据到HBase时报HBaseAdmin.<init>方法找不到异常 通过Hue创建Sqoop任务将数据从HBase导入HDFS时报错 通过Sqoop从Hive导出数据到MySQL 8.0时报数据格式错误 通过sqoop
如何使用IDEA远程调试 问题 在Spark二次开发中如何使用IDEA远程调试? 回答 以调试SparkPi程序为例,演示如何进行IDEA的远程调试: 打开工程,在菜单栏中选择“Run > Edit Configurations”。 在弹出的配置窗口中用鼠标左键单击左上角的号,在
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使用Hive Hive常见日志说明 Hive服务启动失败 安全集群执行set命令的时候报错“Cannot modify xxx at runtime” 提交Hive任务时如何指定队列? 怎么通过客户端设置Map/Reduce内存? 如何在导入Hive表时指定输出的文件压缩格式?
如何使用IDEA远程调试业务 问题 使用Storm客户端提交了业务之后,如何使用IDEA远程调试业务? 回答 以调试WordCount程序为例,演示如何进行IDEA的远程调试: 登录FusionInsight Manager系统,选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > S
如何使用IDEA远程调试业务 问题 使用Storm客户端提交了业务之后,如何使用IDEA远程调试业务? 回答 以调试WordCount程序为例,演示如何进行IDEA的远程调试: 登录FusionInsight Manager系统,选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > S
如何使用PySpark连接MRS Spark? 问: 如何在ECS服务器上用PySpark连接内网开启Kerberos认证的MRS Spark集群? 答: 将Spark的“spark-defaults.conf”文件中“spark.yarn.security.credentials
使用HDFS 修改RPC端口后HDFS NameNode实例都变为备状态 通过公网IP连接使用HDFS客户端报错 使用Python远程连接HDFS的端口失败 HDFS容量达到100%导致上层服务HBase、Spark等不可用 启动HDFS和Yarn服务报错“Permission denied”
过滤器类型 选择文件过滤的条件。“WILCARD”表示使用通配符过滤,“REGEX”表示使用正则表达式匹配。与“路径过滤器”和“文件过滤器”配合使用。不选择值时默认为通配符过滤。 路径过滤器 与“过滤器类型”配合使用,配置通配符或正则表达式对源文件的输入路径包含的目录进行过滤
使用Storm 从零开始使用Storm 使用Storm客户端 使用客户端提交Storm拓扑 访问Storm的WebUI 管理Storm拓扑 查看Storm拓扑日志 Storm常用参数 配置Storm业务用户密码策略 迁移Storm业务至Flink Storm日志介绍 性能调优
Kafka安全使用说明 如何获取Kafka Consumer Offset信息 如何针对Topic进行配置增加和删除 如何读取“__consumer_offsets”内部topic的内容 如何配置Kafka客户端shell命令日志 如何获取Topic的分布信息 Kafka高可靠使用说明 使用Kafka
如何使用IDEA远程调试 问题 在Spark二次开发中如何使用IDEA远程调试? 回答 以调试SparkPi程序为例,演示如何进行IDEA的远程调试: 打开工程,在菜单栏中选择“Run > Edit Configurations”。 在弹出的配置窗口中用鼠标左键单击左上角的号,在
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cache table使用指导 问题 cache table的作用是什么?cache table时需要注意哪些方面? 回答 Spark SQL可以将表cache到内存中,并且使用压缩存储来尽量减少内存压力。通过将表cache,查询可以直接从内存中读取数据,从而减少读取磁盘带来的内存开销。
单NameNode长期故障时如何使用客户端手动checkpoint 问题背景与现象 在备NameNode长期异常的情况下,会积攒大量的editlog,此时如果重启HDFS或者主NameNode,主NameNode会读取大量的未合并的editlog,导致耗时启动较长,甚至启动失败。
快速使用Flume采集节点日志 操作场景 Flume支持将采集的日志信息导入到Kafka。 前提条件 已创建开启Kerberos认证的包含Flume、Kafka等组件的流式集群。可参考购买自定义集群。 已配置网络,使日志生成节点与流集群互通。 使用Flume客户端(MRS 3.x之前版本)