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修改完成后，使用IntelliJ IDEA开发工具时，可选择“File > Settings > Build, Execution, Deployment > Build Tools > Maven”查看当前“settings.xml”文件放置目录，确保该目录为“<本地Maven安装目录
快速配置参数 概述 本节介绍Spark2x使用过程中快速配置常用参数和不建议修改的配置参数。 快速配置常用参数 其他参数在安装集群时已进行了适配，以下参数需要根据使用场景进行调整。以下参数除特别指出外，一般在Spark2x客户端的“spark-defaults.conf”文件中配置
快速配置Spark参数 概述 本节介绍Spark2x使用过程中快速配置常用参数和不建议修改的配置参数。 快速配置常用参数 其他参数在安装集群时已进行了适配，以下参数需要根据使用场景进行调整。以下参数除特别指出外，一般在Spark2x客户端的“spark-defaults.conf”
具体参数使用方法，可通过命令行查看。
具体参数使用方法，可通过命令行查看。
<query string> 执行Hive查询，并将结果打印到标准输出。 父主题： 使用Hive
修改完成后，使用IntelliJ IDEA开发工具时，可选择“File > Settings > Build, Execution, Deployment > Build Tools > Maven”查看当前“settings.xml”文件放置目录，确保该目录为“<本地Maven安装目录
可登录FusionInsight Manager界面，选择“集群 > 服务 > HDFS > 配置”，搜索“hadoop.rpc.protection”查看。 操作步骤 进入Yarn服务参数“全部配置”界面，具体操作请参考修改集群服务配置参数。
在IDEA菜单栏中选择“Run > Debug 'Unnamed'”开启调试窗口，接着开始SparkPi的调试，比如单步调试、查看调用栈、跟踪变量值等，如图5所示。 图4 调试 父主题： Spark应用开发常见问题
hostName为主机名称。 port为端口。
hostName为主机名称。 port为端口。
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locator分配算法的原理是，查询目前存在的所有locators，读取所有locators所分配的数据节点，并记录其使用次数。根据使用次数，对数据节点进行排序，使用次数少的排在前面，优先选择排在前面的节点。每次选择一个节点后，计数加1，并重新排序，选择后续的节点。
locator分配算法的原理是，查询目前存在的所有locators，读取所有locators所分配的数据节点，并记录其使用次数。根据使用次数，对数据节点进行排序，使用次数少的排在前面，优先选择排在前面的节点。每次选择一个节点后，计数加1，并重新排序，选择后续的节点。
实现实时的以根据业务2中消息记录的用户名字作为关键字，对两个业务数据进行联合查询的功能。 FlinkStreamSqlJoinScalaExample flink-sql 使用客户端通过jar作业提交SQL作业的应用开发示例。
locator分配算法的原理是，查询目前存在的所有locators，读取所有locators所分配的数据节点，并记录其使用次数。根据使用次数，对数据节点进行排序，使用次数少的排在前面，优先选择排在前面的节点。每次选择一个节点后，计数加1，并重新排序，选择后续的节点。
实现实时的以根据业务2中消息记录的用户名字作为关键字，对两个业务数据进行联合查询的功能。 FlinkStreamSqlJoinScalaExample flink-sql 使用客户端通过jar作业提交SQL作业的应用开发示例。
locator分配算法的原理是，查询目前存在的所有locators，读取所有locators所分配的数据节点，并记录其使用次数。根据使用次数，对数据节点进行排序，使用次数少的排在前面，优先选择排在前面的节点。每次选择一个节点后，计数加1，并重新排序，选择后续的节点。
可登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Oozie > 实例”，即可获取任一oozie实例的IP地址；单击“配置”，在搜索框中搜索“OOZIE_HTTPS_PORT”，即可查看使用的端口号。
rc格式目前只支持查看数据。 -c 打印当前元信息中列的信息。 列信息包含类名、类型、序号。 -d 打印数据文件中的数据，可通过“'limit=x'”限制数据量。 数据为当前指定的数据文件内容，通过limit限制数据量时一次只能指定一个数据量大小。 -t 打印写入数据的时区。
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