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假设用例代码打包后的jar包名为spark-hbaseContext-test-1.0.jar，并将jar包放在客户端“$SPARK_HOME”目录下，以下命令均在“$SPARK_HOME”目录执行，Java接口对应的类名前有Java字样，请参考具体样例代码进行书写。 yarn-client模式：
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样例工程的数据存储在Kafk
sentData.add("kafka_writer_test_msg_01"); sentData.add("kafka_writer_test_msg_02"); sentData.add("kafka_writer_test_msg_03"); //创建Java
Milliseconds(500)); val sentData = Seq("kafka_writer_test_msg_01", "kafka_writer_test_msg_02", "kafka_writer_test_msg_03") //创建RDD队列。 val sent =
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）。
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样例工程的数据存储在Kafk
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样例工程的数据存储在Kafk
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。 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输入python3可查看Python版本号。如下显示Python版本为3
KafkaProducer中定义的接口，在使用“kafka-console-producer.sh”时，默认使用此API。 Consumer API 指org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer中定义的接口，在使用“kafka-console-consumer
问题详细：执行start-balancer.sh，“hadoop-root-balancer-主机名.out”日志显示“Access denied for user test1. Superuser privilege is required” cat /opt/client/HDFS/hadoop/lo
call create_savepoint('hudi_test1', '20220908155421949'); 查看所有存在的savepoint call show_savepoints(table =>'hudi_test1'); 回滚savepoint call rollb
10:21424,192.168.64.122:21424”。 本样例工程中，基于业务场景的开发思路如下，通过clickhouse-jdbc API接口来进行实现，各功能代码片段详情说明可参考开发ClickHouse应用。 建立连接：建立和ClickHouse服务实例的连接。 创建连接时传
两个查询都返回的所有非重复值）。 例如，Hive中有两张表“test_table1”、“test_table2”。 “test_table1”表结构如下所示： +-----------------+--+ | test_table1.id | +-----------------+--+
两个查询都返回的所有非重复值）。 例如，Hive中有两张表“test_table1”、“test_table2”。 “test_table1”表结构如下所示： +-----------------+--+ | test_table1.id | +-----------------+--+
配置Ranger元数据存储至RDS 本章节旨在指导用户将现有集群的Ranger元数据切换为RDS数据库中存储的元数据。该操作可以使多个MRS集群共用同一份元数据，且元数据不随集群的删除而删除，也能够避免集群迁移时Ranger元数据的迁移。 停用集群组件Ranger鉴权 该操作仅在MRS
配置Flink认证和加密 安全认证 Flink整个系统存在三种认证方式： 使用kerberos认证：Flink yarn client与Yarn Resource Manager、JobManager与Zookeeper、JobManager与HDFS、TaskManager与H
操作Avro格式数据 操作HBase数据源 BulkPut接口使用 BulkGet接口使用 BulkDelete接口使用 BulkLoad接口使用 foreachPartition接口使用 分布式Scan HBase表 mapPartition接口使用 SparkStreaming批量写入HBase表
bigdata.flink.examples.WriteIntoKafka" + " /opt/test.jar --topic topic-test -bootstrap.servers 10.91.8.218:9092"); System.out
non serializable fields. 回答 Flink的1.3.0版本，为了兼容原有那些使用KafkaPartitioner的API接口，如FlinkKafkaProducer010带KafkaPartitioner对象的构造函数，增加了FlinkKafkaDelegatePartitioner类。
non serializable fields. 回答 Flink的1.3.0版本，为了兼容原有那些使用KafkaPartitioner的API接口，如FlinkKafkaProducer010带KafkaPartitioner对象的构造函数，增加了FlinkKafkaDelegatePartitioner类。
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