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JavaPairDStream：KV DStream的接口，提供reduceByKey和join等操作。 JavaReceiverInputDStream<T>：定义任何从网络接收数据的输入流。 Spark Streaming的常见方法与Spark Core类似，下表罗列了Spark Streaming特有的一些方法。
执行此步骤时，HBase表是被禁用的，不能对外提供表服务，请谨慎使用。 可执行6验证加密是否配置成功。 验证加密是否配置成功 仅当所配置的空表允许写入测试数据时可执行该操作。 以客户端安装用户，登录安装客户端的节点。切换到客户端安装目录，例如：/opt/client。 cd /opt/client
下的容灾。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 前提条件 主备集群都已经安装并启动成功，且获取集群的管理员权限。 必须保证主备集群间的网络畅通和端口的使用。 如果主集群部署为安全模式且不由一个FusionInsight Manager管理，主备集群必须已配置跨集群互信。如果主
登录Manager界面后页面空白无内容 集群节点内安装了原生Kerberos导致登录集群失败 macOS使用浏览器访问MRS Manager Manager界面登录用户被锁如何解锁 Manager页面加载卡顿 父主题： Web页面访问类
Netty/NIO及Hash/Sort配置 Shuffle是大数据处理中最重要的一个性能点，网络是整个Shuffle过程的性能点。目前Spark支持两种Shuffle方式，一种是Hash，另外一种Sort。网络也有两种方式，Netty和NIO。 表8 参数说明 参数 描述 默认值 spark
JavaPairDStream：KV DStream的接口，提供reduceByKey和join等操作。 JavaReceiverInputDStream<T>：定义任何从网络接收数据的输入流。 Spark Streaming的常见方法与Spark Core类似，下表罗列了Spark Streaming特有的一些方法。
ffle涉及到了磁盘的读写和网络的传输，因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率。 下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图3 算法流程 概念上shuffle就是一个沟通数据连接的桥梁，实际上shuffle这一部分是如何实现的呢，下面就以Spark
实例。 MRS 3.x及之后版本，配置跨集群互信后，各个集群都需要重新下载并安装客户端。 配置跨集群互信后，验证配置后是否可以正常工作，且如何使用本系统用户访问对端系统资源，请参见配置互信MRS集群的用户权限。 前提条件 系统管理员已明确业务需求，并规划好不同系统的域名。域名只能包含大写字母、数字、圆点（
mo.jar”。 上传jar包及源数据 将编译后的jar包上传到客户端节点，例如上传到“/opt/client/lib”目录下。 如果本地网络无法直接连接客户端节点上传文件，可先将jar文件或者源数据上传至OBS文件系统中，然后通过MRS管理控制台集群内的“文件管理”页面导入HD
ecurity-examples/OozieMapReduceExample Oozie提交MapReduce任务示例程序。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态，对网站的日志文件进行离线分析。 oozie-examples/ooziese
二级索引等功能。在创建表的时候需要指定表引擎，不同的表引擎会决定一张数据表的最终“性格”，比如数据表拥有何种特性、数据以何种形式被存储以及如何被加载。 父主题： ClickHouse应用开发简介
二级索引等功能。在创建表的时候需要指定表引擎，不同的表引擎会决定一张数据表的最终“性格”，比如数据表拥有何种特性、数据以何种形式被存储以及如何被加载。 父主题： ClickHouse应用开发简介
oozie-examples/oozienormal-examples/OozieMapReduceExample Oozie提交MapReduce任务示例程序。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态，对网站的日志文件进行离线分析。 oozie-examples/oozieno
Netty/NIO及Hash/Sort配置 Shuffle是大数据处理中最重要的一个性能点，网络是整个Shuffle过程的性能点。目前Spark支持两种Shuffle方式，一种是Hash，另外一种是Sort。网络也有两种方式，Netty和NIO。 表8 参数说明 参数 描述 默认值 spark
为什么多次运行Spark应用程序会引发致命JRE错误 IE浏览器访问Spark2x原生UI界面失败，无法显示此页或者页面显示错误 Spark2x如何访问外部集群组件 对同一目录创建多个外表，可能导致外表查询失败 访问Spark2x JobHistory中某个应用的原生页面时页面显示错误
图2展示了用户将两个不同时间到期的资源，同时续费一个月，并设置“统一到期日”后的效果对比。 图2 统一到期日 更多关于统一到期日的规则请参见如何设置统一到期日。 父主题： 续费
server2.enable.doAs”为“true”时已经支持，本指导新增当“hive.server2.enable.doAs”为“false”时，如何配置Hive能插入数据到不存在的目录中。 操作步骤 登录FusionInsight Manager页面，选择“集群 > 服务 > Hive
BlockManager.logAddStoredBlock(BlockManager.java:2393) DataNode上报块写成功通知延迟的原因可能有：网络瓶颈导致、CPU瓶颈导致。 如果此时再次调用close或者close的retry的次数增多，那么close都将返回成功。建议适当增大参数dfs
相关样例介绍请参见MapReduce统计样例程序。 MapReduce作业访问多组件的应用开发示例： 以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 相关样例介绍请参见MapReduce访问多组件样例程序。
able.optimizing.json-value-optimization”为“true”开启JSON_VALUE函数性能优化，可参考如何创建FlinkServer作业。 SQL示例： create table kafkaSource ( msgValue STRING
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