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当前实例并发执行的任务 Active Workers 当前实例中的有效Worker数量 ROWS/SEC 当前实例每秒处理的数据行数 Queued Queries 当前实例中等待队列中等待执行的任务数 RUNNABLE DRIVERS 当前实例中正在RUNNING的DRIVERS数量
用程序结果备份到HDFS的路径，<brokers>指获取元数据的Kafka地址，<topic>指读取Kafka上的topic名称，<batchTime>指Streaming分批的处理间隔。 由于Spark Streaming Kafka的依赖包在客户端的存放路径与其他依赖包不同，
其中配置示例如下： 如果报没有权限读写本地目录的错误，需要指定“spark.sql.streaming.checkpointLocation”参数，且用户必须具有该参数指定的目录的读、写权限。 运行Python样例代码： 运行Python样例代码时需要将打包后的Java项目的jar包添加到st
level KafkaStreams API代码样例，通过Kafka Streams读取输入Topic中的消息，统计每条消息中的单词个数，从输出Topic消费数据，将统计结果以Key-Value的形式输出，完成单词统计功能。 High level KafkaStreams API代码样例 下面代码片段在com
一个sparkSQL的应用程序，而通过JDBC连接进来的客户端共同分享这个sparkSQL应用程序的资源，也就是说不同的用户之间可以共享数据。JDBCServer启动时还会开启一个侦听器，等待JDBC客户端的连接和提交查询。所以，在配置JDBCServer的时候，至少要配置JDB
在“名称”中输入作业的名称。 在“类型”中选择“导出”。 在“组”中设置作业所属组，默认没有已创建的组，单击“添加”创建一个新的组，输入组的名称，单击“确定”保存。 在“队列”中选择执行该作业的YARN队列。默认值“root.default”。 在“优先级”中选择执行该作业的YARN队列
在“名称”中输入作业的名称。 在“类型”中选择“导出”。 在“组”中设置作业所属组，默认没有已创建的组，单击“添加”创建一个新的组，输入组的名称，单击“确定”保存。 在“队列”中选择执行该作业的YARN队列。默认值“root.default”。 在“优先级”中选择执行该作业的YARN队列
'cf:cid', '1000' 开发思路 查询table1表的数据。 根据table1表数据的key值去table2表做查询。 把前两步相应的数据记录做相加操作。 把上一步骤的结果写到table2表。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在
种类型字符中的4种。支持的特殊字符为~`!?,.;-_'(){}[]/<>@#$%^&*+|\=。 不可和用户名相同或用户名的倒序字符相同。 不可以为常见的易破解密码，例如Admin@12345。 不可与最近N次使用过的密码相同，N为密码策略配置中“重复使用规则”的值。此策略只影响“人机”用户。
假定Hive的person表存储用户当天消费的金额信息，HBase的table2表存储用户历史消费的金额信息。 现person表有记录name=1,account=100，表示用户1在当天消费金额为100元。 table2表有记录key=1,cf:cid=1000，表示用户1的历史消息记录金额为1000元。
理员可将各组件的资源切分为多个安全区，由对应Ranger管理员用户为区域的指定资源设置安全策略，以便更好的细分资源管理。安全区中定义的策略仅适用于区域中的资源，服务的资源被划分到安全区后，非安全区针对该资源的访问权限策略将不再生效。安全区的管理员只能在其作为管理员的安全区中设置策略。
] } ] } 上述的“Resource”配置表示可访问配置的并行文件系统系统的所有资源，guardian-obs为创建OBS并行文件系统创建的OBS并行文件系统名称。 单击“下一步”，在“选择策略”页面勾选5创建的策略名称。 单击“下一步”，在“选择授权范
在“名称”填写一个作业的名称。 在“源连接”和“目的连接”选择对应的连接。 选择某个类型的连接，表示从指定的源获取数据，并保存到目的位置。 如果没有需要的连接，可单击“添加新连接”。 在“自”填写源连接的作业配置。 具体请参见Loader作业源连接配置说明。 在“至”填写目的连接的作业配置。
Oozie应用开发步骤 业务分析。 可以使用客户端样例目录中Mapreduce程序对日志目录的数据进行分析、处理。 将Mapreduce程序的分析结果移动到数据分析结果目录，并将数据文件的权限设置成660。 为了满足每天分析一次的需求，需要每天重复执行一次1.a～1.b。 业务实现。 登录客户端所在节
悉且统一的平台。作为查询大数据的工具的补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HQL）中大多数的SQL-92功能
理员可将各组件的资源切分为多个安全区，由对应Ranger管理员用户为区域的指定资源设置安全策略，以便更好的细分资源管理。安全区中定义的策略仅适用于区域中的资源，服务的资源被划分到安全区后，非安全区针对该资源的访问权限策略将不再生效。安全区的管理员只能在其作为管理员的安全区中设置策略。
一个sparkSQL的应用程序，而通过JDBC连接进来的客户端共同分享这个sparkSQL应用程序的资源，也就是说不同的用户之间可以共享数据。JDBCServer启动时还会开启一个侦听器，等待JDBC客户端的连接和提交查询。所以，在配置JDBCServer的时候，至少要配置JDB
返回。比较器将使用两个可为空的参数，表示数组的两个可为空的元素。当第一个可为空的元素小于，等于或大于第二个可为空的元素时，它将返回-1、0或1。如果比较器函数返回其他值（包括NULL），则查询将失败并引发错误。 SELECT array_sort(ARRAY [3, 2, 5, 1
需要准备一个用于备份数据的备集群，且网络连通。每个集群的安全组，需分别添加对端集群的安全组入方向规则，允许安全组中所有弹性云服务器全部协议全部端口的访问请求。 根据业务需要，规划备份的类型、周期和策略等规格，并检查主备管理节点“数据存放路径/LocalBackup/”是否有充足的空间。 备份Manager数据
其中配置示例如下： 如果报没有权限读写本地目录的错误，需要指定“spark.sql.streaming.checkpointLocation”参数，且用户必须具有该参数指定的目录的读、写权限。 运行Python样例代码： 运行Python样例代码时需要将打包后的Java项目的jar包添加到st
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