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MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以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。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1.txt：数据输入文件 YuanJing
Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序（Scala） 功能介绍 使用Structured Streaming，从kafka中读取广告请求数据、广告展示数据、广告点击数据，实时获取广告有效展示统计数据和广告有效点击统计数据，将统计结果写入kafka中。
Spark同时访问两个HBase样例程序（Scala） 以下为Spark同时访问两个HBase样例程序的Scala示例。 下面代码片段仅为演示。 具体代码参见：com.huawei.spark.examples.SparkOnMultiHbase def main(args: Array[String]):
为什么Spark Streaming应用创建输入流，但该输入流无输出逻辑时，应用从checkpoint恢复启动失败 问题 Spark Streaming应用创建1个输入流，但该输入流无输出逻辑。应用从checkpoint恢复启动失败，报错如下： 17/04/24 10:13:57
Spark2x导出带有相同字段名的表，结果导出失败 问题 在Spark2x的spark-shell上执行如下语句失败： val acctId = List(("49562", "Amal", "Derry"), ("00000", "Fred", "Xanadu")) val rddLeft
通过ThriftServer实例读HBase表数据 功能简介 传入ThriftServer实例所在host和提供服务的port，根据认证凭据及配置文件新建Thrift客户端，访问ThriftServer，分别使用get和scan进行读数据操作。 代码样例 方法调用 // Get data
install编译构建HBase Jar包失败报错Could not transfer artifact如何处理 问题 样例代码在进行maven编译构建jar包时，Build Failed，提示错误信息：Could not transfer artifact org.apache
配置Hive Python3样例工程 操作场景 为了运行MRS产品Hive组件的Python3接口样例代码，需要完成下面的操作。 该样例仅支持在Linux节点上运行。 操作步骤 客户端机器必须安装有Python3，其版本不低于3.6，最高不能超过3.8。 在客户端机器的命令行终端
避免客户端由于无限等待服务端的返回而挂起。使用方式如下： 在执行“DriverManager.getConnection”方法获取JDBC连接前，添加“DriverManager.setLoginTimeout(n)”方法来设置超时时长，其中n表示等待服务返回的超时时长，单位为秒
extraClassPath”参数值中添加服务端的依赖包路径，如“${BIGDATA_HOME}/FusionInsight_Spark2x_8.1.0.1/install/FusionInsight-Spark2x-3.1.1/spark/jars/streamingClient010/*”。 将各服务端节点的
使用Spark执行Hudi样例程序（Scala） 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.hudi.examples.HoodieDataSourceExample。 插入数据： def insertData(spark: SparkSession
使用Spark执行Hudi样例程序（Python） 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：HudiPythonExample.py。 插入数据： #insert inserts = sc._jvm.org.apache.hudi.QuickstartUtils.convertToStringList(dataGen
使用Spark执行Hudi样例程序（Java） 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.hudi.examples.HoodieWriteClientExample。 创建客户端对象来操作Hudi： String tablePath = args[0];
避免客户端由于无限等待服务端的返回而挂起。使用方式如下： 在执行“DriverManager.getConnection”方法获取JDBC连接前，添加“DriverManager.setLoginTimeout(n)”方法来设置超时时长，其中n表示等待服务返回的超时时长，单位为秒
MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以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。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1.txt：数据输入文件 YuanJing
Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序（Scala） 功能介绍 使用Structured Streaming，从Kafka中读取广告请求数据、广告展示数据、广告点击数据，实时获取广告有效展示统计数据和广告有效点击统计数据，将统计结果写入kafka中。
MapReduce访问多组件样例代码 功能介绍 主要分为三个部分： 从HDFS原文件中抽取name信息，查询HBase、Hive相关数据，并进行数据拼接，通过类MultiComponentMapper继承Mapper抽象类实现。 获取拼接后的数据取最后一条输出到HBase、HDF
如“/opt/female”。运行Spark应用程序，具体样例程序可参考开发Spark应用。 在Spark任务运行过程中禁止重启HDFS服务或者重启所有DataNode实例，否则可能会导致任务失败，并可能导致JobHistory部分数据丢失。 父主题： 在Linux环境中调测Spark应用
如何处理新创建的Flink用户提交任务报ZooKeeper文件目录权限不足 问题 创建一个新的Flink用户，提交任务，ZooKeeper目录无权限导致提交Flink任务失败，日志中报如下错误： NoAuth for /flink_base/flink/application_1499222480199_0013
如何处理新创建的Flink用户提交任务报ZooKeeper文件目录权限不足 问题 创建一个新的Flink用户，提交任务，ZooKeeper目录无权限导致提交Flink任务失败，日志中报如下错误： NoAuth for /flink_base/flink/application_1499222480199_0013
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