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通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults
rent=true&overwrite=false Content-Length: 0 根据获取的Location地址信息，可在HDFS文件系统上创建“/huawei/testHdfs”文件，并将本地“testFile”中的内容上传至“testHdfs”文件。 执行如下命令访问HTTP：
Read：读权限 Write：写权限 Create：创建权限 Admin：管理权限 Select/Deselect All：全选/取消全选 如需让当前条件中的用户或用户组管理本条策略，可勾选“Delegate Admin”使这些用户或用户组成为受委托的管理员。被委托的管理员可以更新、删
Read：读权限 Write：写权限 Create：创建权限 Admin：管理权限 Select/Deselect All：全选/取消全选 如需让当前条件中的用户或用户组管理本条策略，可勾选“Delegate Admin”使这些用户或用户组成为受委托的管理员。被委托的管理员可以更新、删
定义存储路径。 服务 “服务”选择“ClickHouse”。 “关联类型”：当“服务”选择“ClickHouse”时，“关联类型”只支持“共享”。 “关联逻辑集群”：如果ClickHouse没有开启逻辑集群，则默认关联default_cluster，如果已经开启逻辑集群，则按需选择需要关联的逻辑集群。
saveAsTextFile(path, compressionCodecClass) 把dataset写到一个text file、HDFS或者HDFS支持的文件系统中，spark把每条记录都转换为一行记录，然后写到file中。 saveAsSequenceFile(path, compressionCodecClass=None)
saveAsTextFile(path: String): Unit 把dataset写到一个text file、HDFS或者HDFS支持的文件系统中，spark把每条记录都转换为一行记录，然后写到file中。 saveAsSequenceFile(path: String, codec:
saveAsTextFile(path, compressionCodecClass) 把dataset写到一个text file、HDFS或者HDFS支持的文件系统中，spark把每条记录都转换为一行记录，然后写到file中。 saveAsSequenceFile(path, compressionCodecClass=None)
bs-test/test/”目录的“Read”和“Write”的权限： 进入beeline客户端，在创建表时指定Location为OBS文件系统路径。 cd 客户端安装目录 kinit 组件操作用户 beeline 例如，创建一个表“test”，该表的Location为“obs:
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？ Hive表desc描述过长导致无法完整显示 Hive表中增加分区列后再插入数据显示为NULL
WebUI，请参考访问Hue WebUI界面。 在左侧导航栏单击，然后选择“Workflow”。 支持创建Workflow、计划和Bundles的操作。支持提交运行、共享、复制和导出已创建的应用。 每个Workflow可以包含一个或多个作业，形成完整的工作流，用于实现指定的业务。 创建Workflow时，可
例如执行以下命令： growpart /dev/vdb 1 回显类似如下说明执行成功，如果不成功请联系运维人员进行处理。 执行以下命令，扩展磁盘分区文件系统大小。 resize2fs 磁盘分区 例如执行以下命令： resize2fs /dev/vdb1 回显类似如下信息说明执行成功。 等待5分钟后，在Manager页面选择“运维
创建Hive表 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL创建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式： 自定义表结构，以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表，如果对数据的处理都由Hive完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。 外部
Storm应用开发常用概念 Topology 拓扑是一个计算流图。其中每个节点包含处理逻辑，而节点间的连线则表明了节点间的数据是如何流动的。 Spout 在一个Topology中产生源数据流的组件。通常情况下Spout会从外部数据源中读取数据，然后转换为Topology内部的源数据。
答：DistCP类型作业导入导出数据时不会对比数据的一致性，只是对数据进行复制，不会修改数据。 问：DistCP类型作业在导出时，遇到OBS里已经存在的文件是如何处理的？ 答：DistCP类型作业在导出时，遇到OBS里已经存在的文件时会覆盖原始文件。 父主题： 作业管理类
配置Kafka高可用和高可靠 操作场景 Kafka消息传输保障机制，可以通过配置不同的参数来保障消息传输，进而满足不同的性能和可靠性要求。本章节介绍如何配置Kafka高可用和高可靠参数。 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 对系统的影响 配置高可用、高性能的影响： 配置高可用、高性
户体验不佳，也会提高运维成本。为了解决上述问题，HetuEngine提供了自适应查询执行的功能，该功能会自适应地调度执行查询。 本章节介绍如何开启自适应查询执行功能。 开启HetuEngine自适应查询执行步骤 使用HetuEngine管理员用户登录Manager，选择“集群 >
<tablename>：表示要操作的表名。 <inputdir>：表示要批量导入的数据目录。 -Dindexspecs.to.add=<indexspecs>：表示索引名与列的映射，例如-Dindexspecs.to.add='index_bulk=>info:[age->String]'。 其构成如下所示：
配置Kafka高可用和高可靠 操作场景 Kafka消息传输保障机制，可以通过配置不同的参数来保障消息传输，进而满足不同的性能和可靠性要求。本章节介绍如何配置Kafka高可用和高可靠参数。 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 对系统的影响 配置高可用、高性能的影响： 配置高可用、高性
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