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Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序（Scala） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用Streaming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，或将数据写入Kafka0-10。 Streaming读取Kafka0-10
Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序（Scala） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用Streaming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，或将数据写入Kafka0-10。 Streaming读取Kafka0-10
main\resources\workflow.xml”文件中的<jar>标签和<spark-opts>标签路径一致 src\main\resources\workflow.xml <jar> </jar> 将“OoizeSparkHBase-1.0.jar”修改成实际打包的jar包名称
表2 配置文件 文件名称 作用 core-site.xml 配置Flink详细参数。 hdfs-site.xml 配置HDFS详细参数。 yarn-site.xml 配置Yarn详细参数。 flink-conf.yaml Flink客户端配置文件。 检查客户端节点网络连接。
以root用户登录Kafka客户端节点，在客户端安装目录下配置Topic名称为test的可靠性参数命令： cd Kafka/kafka/bin kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.1.205:2181/kafka --alter --topic
以root用户登录Kafka客户端节点，在客户端安装目录下配置Topic名称为test的可靠性参数命令： cd Kafka/kafka/bin kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.1.205:2181/kafka --alter --topic
src\main\resources\workflow.xml <jar> </jar> 将“OoizeSparkHBase-1.0.jar”修改成实际打包的jar包名称 <jar>${nameNode}/user/${userName}/${examplesRoot}/apps/
日志格式 Doris的日志格式如下所示： 表3 日志格式 日志类型 格式 示例 FE运行日志 <yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS><LogLevel> (线程名称|线程ID) <日志事件的发生位置>|<log中的message> 2023-04-13 11:17:14,371
支持Unicode字符类（\ p {prop}），但有以下差异： 名称中的所有下划线都必须删除。例如，使用OldItalic而不是Old_Italic 必须直接指定脚本，不能带Is，script =或sc =前缀。示例：\ p {Hiragana} 必须使用In前缀指定块。
SparkScript SparkSql Flink 默认取值： 不涉及 job_name 是 String 参数解释： 作业名称。 约束限制： 不涉及 取值范围： 只能由英文字母、数字以及“_”和“-”组成，且长度为[1-64]个字符。
kafkaBolt, 10).shuffleGrouping("count-bolt"); // 命令行提交拓扑 StormSubmitter.submitTopology(args[0], conf, builder.createTopology()); } 部署运行及结果查看
FusionInsight_Cluster_1_Services_ClientConfig.tar cd FusionInsight_Cluster_1_Services_ClientConfig scp HDFS/config/* root@客户端节点IP地址:/opt/client/conf 表2 配置文件 文件名称
作业ID可通过登录Loader webUI在已创建的作业查看。 1 use.keytab 是否使用keytab方式登录。 true，表示使用keytab文件登录 false，表示使用密码登录。
0 .. 999999999） %H 小时（00 .. 23） %h 小时（01 .. 12） %I 小时（01 .. 12） %i 分钟，数字（00 .. 59） %j 一年的第几天（001 .. 366） %k 小时（0 .. 23） %l 小时（1 .. 12） %M 月份名称
Services_ClientConfig.tar cd FusionInsight_Cluster_1_Services_ClientConfig scp HDFS/config/* root@客户端节点IP地址:/opt/Bigdata/client/conf 表2 配置文件 文件名称
作业ID可通过登录Loader webUI在已创建的作业查看。 1 use.keytab 是否使用keytab方式登录。 true，表示使用keytab文件登录 false，表示使用密码登录。
默认取值： 不涉及 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 node_group_name 是 String 参数解释： 节点组名称。 约束限制： 如果resource_pool_name为default，则删除节点组维度的弹性伸缩策略。
如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 pyspark.RDD（Resilient Distributed Dataset）：用于在Spark应用程序中定义RDD的类，该类提供数据集的操作方法，如map，filter。 pyspark.Broadcast：广播变量类。
如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 pyspark.RDD（Resilient Distributed Dataset）：用于在Spark应用程序中定义RDD的类，该类提供数据集的操作方法，如map，filter。 pyspark.Broadcast：广播变量类。
SparkConf：Spark应用配置类，如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 JavaRDD：用于在java应用中定义JavaRDD的类，功能类似于scala中的RDD(Resilient Distributed Dataset)类。
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