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2 16/02/24 15:45:41 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:2 16/02/24 15:45:42 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job:
ZookeeperRegisterServerHandler import org.apache.flink.streaming.api.scala._ object TestPipeline_NettySink { def main(args: Array[String]): Unit =
ZookeeperRegisterServerHandler import org.apache.flink.streaming.api.scala._ object TestPipeline_NettySink { def main(args: Array[String]): Unit =
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
场景说明 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样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有kafka权限用户）。
TEXTFILE类型文件使用ARC4压缩时查询结果乱码 问题现象 Hive查询结果表做压缩存储（ARC4），对结果表做select * 查询时返回结果为乱码。 可能原因 Hive默认压缩格式不是ARC4格式或者未开启输出压缩。 解决方案 在select结果乱码时，在beeline中进行如下设置。
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
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
ZooKeeper日志介绍 日志描述 日志存储路径：“/var/log/Bigdata/zookeeper/quorumpeer”（运行日志），“/var/log/Bigdata/audit/zookeeper/quorumpeer”（审计日志） 日志归档规则：ZooKeeper
Hue日志介绍 日志描述 日志路径：Hue相关日志的默认存储路径为“/var/log/Bigdata/hue”（运行日志），“/var/log/Bigdata/audit/hue”（审计日志）。 日志归档规则：Hue的日志启动了自动压缩归档功能，默认情况下，当“access.log”、“error
TABLE RENAME 命令功能 RENAME命令用于重命名现有表。 命令语法 ALTER TABLE [db_name.]table_name RENAME TO new_table_name; 参数描述 表1 RENAME参数描述 参数 描述 db_name 数据库名。若未指定，则选择当前数据库。
Tez日志介绍 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 日志描述 日志路径：Tez相关日志的默认存储路径为“/var/log/Bigdata/tez/角色名”。 TezUI：“/var/log/Bigdata/tez/tezui”（运行日志），“/var/log/Bigdata/
读取Hudi cow表视图 实时视图读取（Hive，SparkSQL为例）：直接读取Hive里面存储的Hudi表即可，${table_name}表示表名称。 select count(*) from ${table_name}; 实时视图读取（Spark dataSource A
apache.oozie.service.ZKXLogStreamingService,org.apache.oozie.service.ZKJobsConcurrencyService,org.apache.oozie.service.ZKUUIDService HA启用的功能 oozie
2 16/07/12 17:07:18 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:2 16/07/12 17:07:18 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job:
WriteIntoKafka和com.huawei.bigdata.flink.examples.ReadFromKafka //producer代码 object WriteIntoKafka { def main(args: Array[String]) { // 打印出执行flink
Spark Structured Streaming样例程序开发思路 场景说明 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 数据规划 StructuredStreaming样例工
Tez日志介绍 日志描述 日志路径：Tez相关日志的默认存储路径为“/var/log/Bigdata/tez/角色名”。 TezUI：“/var/log/Bigdata/tez/tezui”（运行日志），“/var/log/Bigdata/audit/tez/tezui”（审计日志）。
读取Hudi cow表视图 实时视图读取（Hive，SparkSQL为例）：直接读取Hive里面存储的Hudi表即可，${table_name}表示表名称。 select count(*) from ${table_name}; 实时视图读取（Spark dataSource A
Broker Load导入数据时报超时错误 现象描述 使用Broker Load导入数据时报错： org.apache.thrift.transport.TTransportException: java.net.SocketException: Broken pipe 原因分析
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