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Path(otherArgs[1])); // 提交任务交到远程环境上执行。 System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } 样例4：类CollectionCombiner实现了在map端先合并map输出的数据，减少map和reduce之间传输的数据量。
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XXX”，根据如下关键字修复对应文件的权限。 等待5分钟，查看告警是否自动清除。 是，处理完毕。 否，执行6。 收集故障信息。 在FusionInsight Manager界面，选择“运维>日志>下载”。 在“服务”中勾选“OmmServer”和 “Tomcat”，单击“确定”。 单击右上角的设置日志收集的
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。广播变量允许保留一个只读的变量，缓存在每一台机器上，而非每个任务保存一份复制。 pyspark.StorageLevel：
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。广播变量允许保留一个只读的变量，缓存在每一台机器上，而非每个任务保存一份拷贝。 pyspark.StorageLevel：
TABLE [PARTITION] SET位置设置表的表或分区位置。 在Set location命令之后，表/分区数据可能不会显示。 Set location在创建表/分区目录时会使用给定目录路径，而不是hive在创建表/分区时创建的默认路径。 该语句不会对表或分区原有数据产生影响
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。广播变量允许保留一个只读的变量，缓存在每一台机器上，而非每个任务保存一份复制。 pyspark.StorageLevel：
Oozie连接DBservice失败或者存储在DBService中的数据遭到破坏 请参考4。 18003 HDFS服务异常 Oozie连接HDFS失败或者存储在HDFS中的数据遭到破坏 请参考7。 18005 Mapreduce服务异常 Yarn服务异常 请参考11。 检查DBService服务。 在FusionInsight
ght Manager界面。 重启相关组件。 在MRS控制台，选择“现有集群”，单击集群名称进入集群详情页面。单击“组件管理”，选择需要重启的服务，进入服务页面。在“服务状态”页签单击“更多”，选择“重启服务”或“滚动重启服务”。 在FusionInsight Manager界面，选择“集群
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Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户）。
入库异常。 解决：在代码中生成时间，并生成字段传入或者在ClickHouse中修改表结构，给对应字段默认值。 建议 查询增加重试机制 clickhouse-example.properties的配置文件的loadBalancerIPList可以配置多个ip，在二次样例代码中已经实
priority-levels）相匹配。单位：毫秒。 10000,20000,30000,40000 <port>表示在NameNode上配置的RPC端口。 只有在“ipc.<port> .backoff.enable”为“true”时，响应时间backoff功能才会起作用。 父主题：
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。广播变量允许保留一个只读的变量，缓存在每一台机器上，而非每个任务保存一份复制。 pyspark.StorageLevel：
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。广播变量允许保留一个只读的变量，缓存在每一台机器上，而非每个任务保存一份复制。 pyspark.StorageLevel：
NewKafkaTopology kafka-test 拓扑提交成功后，可以向Kafka中发送数据，观察是否有相关信息生成。 在Linux系统中进入Kafka客户端所在目录，在Kafka/kafka/bin目录下启动consumer观察数据是否生成。执行命令： ./kafka-console-consumer
持的SSL协议在集群中已添加支持。若不支持，可对应修改集群中SSL协议。例如，若Curl仅支持TLSv1协议，修改方法如下： 登录FusionInsight Manager页面，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > HDFS > 配置 > 全部配置”，在“搜索”框里搜索“hadoop
priority-levels）相匹配。单位：毫秒。 10000,20000,30000,40000 <port>表示在NameNode上配置的RPC端口。 只有在“ipc.<port> .backoff.enable”为“true”时，响应时间backoff功能才会起作用。 父主题：
beeline不打印日志的问题 解决Yarn页面上active node数目不对问题 解决RM线程数过多导致RM页面打开慢问题 支持OBS监控 OBS包升级 解决hive-jdbc并发插入10条数据时部分数据未插入问题 解决hive偶现报kryo反序列化失败问题 解决Spark jobhistory内存泄漏问题
持的SSL协议在集群中已添加支持。若不支持，可对应修改集群中SSL协议。例如，若Curl仅支持TLSv1协议，修改方法如下： 登录FusionInsight Manager页面，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > HDFS > 配置 > 全部配置”，在“搜索”框里搜索“hadoop
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