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查询集群节点列表 功能介绍 查询集群节点列表。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/nodes 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 参数解释：
Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序开发思路 场景说明 假定Hive的person表存储用户当天消费的金额信息，HBase的table2表存储用户历史消费的金额信息。 现person表有记录name=1,account=100，表示用户1在当天消费金额为100元。
修改MRS集群组件运行用户密码 建议用户定期修改MRS集群组件运行用户的密码，以提升系统运维安全性。 MRS 2.x及之前版本： 如果初始密码由系统随机生成，需要直接重置密码。 修改该密码会导致已经下载的用户凭证不可用，请修改该密码后重新下载认证凭据并替换旧凭据。 MRS 3.x
Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序开发思路 场景说明 假定某个业务Kafka每1秒就会收到1个单词记录。 基于某些业务要求，开发的Spark应用程序实现如下功能： 实时累加计算每个单词的记录总数。 “log1.txt”示例文件： LiuYang YuanJing
Spark Structured Streaming样例程序开发思路 场景说明 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 数据规划 StructuredStreaming样例工
FS数据的高可靠； 对于确定存在单副本诉求的文件也可通过dfs.single.replication.exclude.pattern配置项设置单副本的数据文件和目录。 支持EVS磁盘分区容量扩容。 MRS 3.1.5.0.3 及之后的补丁版本中diskmgt服务会检测EVS磁盘(
更改DataNode的存储目录 操作场景 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 HDFS DataNode定义的存储目录不正确或HDFS的存储规划变化时，MRS集群管理员需要在FusionInsight Manager中修改DataNode的存储目录，以保证HDFS正常工作。适用于以下场景：
Spark Structured Streaming样例程序开发思路 场景说明 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 数据规划 StructuredStreaming样例工
自定义自动化脚本执行失败后，是否继续执行后续脚本和创建集群。建议您在调试阶段设置为“continue”，无论此自定义自动化脚本是否执行成功，则集群都能继续安装和启动。由于缩容成功无法回滚，因此缩容后执行的脚本“fail_action”必须设置为“continue”。 约束限制： 不涉及 取值范围： continue：继续执行后续脚本。
当update的数据对应的base文件是小文件时，insert中的数据和update中的数据会被合在一起和base文件直接做合并产生新的base文件，而不是写log。 分区设置操作 Hudi支持多种分区方式，如多级分区、无分区、单分区、时间日期分区。用户可以根据实际需求选择合适的分区方式，接下来将详细介绍Hudi如何配置各种分区类型。
mapreduce.examples.FemaleInfoCollector <inputPath> <outputPath> 此命令包含了设置参数和提交job的操作，其中<inputPath>指HDFS文件系统中input的路径，<outputPath>指HDFS文件系统中output的路径。
mapreduce.examples.FemaleInfoCollector <inputPath> <outputPath> 此命令包含了设置参数和提交job的操作，其中<inputPath>指HDFS文件系统中input的路径，<outputPath>指HDFS文件系统中output的路径。
timeout.ms = 45000 rebalance.max.retries = 10 rebalance.backoff.ms = 5000 参数设置应遵循： rebalance.max.retries * rebalance.backoff.ms > zookeeper.session
该用户的“user.keytab”文件与“krb5.conf”文件。 选择“集群 > 概览 > 更多 > 下载客户端”，“选择客户端类型”设置为“仅配置文件”，单击“确定”，等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。 例如，客户端配置文件压缩包为“FusionI
隔的一行数据。 kafka_row_delimiter 每个消息体（记录）之间的分隔符。 kafka_handle_error_mode 设置为stream，会把每条消息处理的异常打印出来。需要创建视图，通过视图查询异常数据的具体处理异常。 创建视图语句，示例如下： CREATE
在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”中勾选待操作集群的“NameNode”。 单击右上角的设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后30分钟，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除
Flink支持ignoreDelete特性。 Yarn NodeManager支持优雅退服。 Kafka支持数据加密。 Spark支持子查询字段不带聚合函数语法（设置spark.sql.legacy.correlated.scalar.query.enabled参数值为true）。 Spark支持视图表
一条输出结果需要按key哈希，并且分发到对应的Reducer上去，这个过程就是shuffle。由于shuffle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
运行IoTDB UDF样例程序 UDF完整样例程序 可以参考IoTDB UDF样例代码章节。 操作步骤 UDF注册。 注册一个全类名为“com.xxx.bigdata.iotdb.UDTFExample”的UDF可以按如下流程进行： 将项目打成Jar包，如果使用Maven管理项目
配置FlinkServer作业中使用UDF 本章节适用于MRS 3.1.2及之后的版本。 用户可以自定义一些函数，用于扩展SQL以满足个性化的需求，这类函数称为UDF。用户可以在Flink WebUI界面中上传并管理UDF jar包，然后在运行作业时调用相关UDF函数。 Flink支持以下3类自定义函数，如表1。
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