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Spark REST API接口介绍 功能简介 Spark的REST API以JSON格式展现Web UI的一些指标，提供用户一种更简单的方法去创建新的展示和监控的工具，并且支持查询正在运行的app和已经结束的app的相关信息。开源的Spark REST接口支持对Jobs、Stages
B监测和告警，通过监测和相关告警项对作业的RocksDB参数进行调优。当作业调优后，建议关闭RocksDB的监测和告警，因为RocksDB的监测和告警会损失RocksDB的5%~10%性能。 为了避免对其他作业的影响，RocksDB监测的相关配置通过自定义参数生效，本章节为您介绍
hbase.examples”包的“TestMain”类main方法中的testHBaseDualReadSample注释，确保“com.huawei.bigdata.hbase.examples”包的“HBaseDualReadSample”类中的“IS_CREATE_CONNE
cala或Java语言开发的应用程序在Flink客户端的运行步骤是一样的。 基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行，只支持在Linux环境下运行。 操作步骤 在IntelliJ IDEA中，单击IDEA右边Maven窗口的“Reload All Maven
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IDEA的菜单栏依次选择“Run > Edit Configurations”，在弹出的会话框中设置运行用户。 -DHADOOP_USER_NAME=test 图1 参数配置 用户可向管理员咨询运行用户。test在这里只是举例，若需运行Colocation相关操作的样例代码，则
成，且长度为[1-64]个字符。 不同作业的名称允许相同，但不建议设置相同。 默认取值： 不涉及 arguments 否 Array of strings 参数解释： 程序执行的关键参数，该参数由用户程序内的函数指定，MRS只负责参数的传入。 约束限制： 参数最多为150000字符，不能包含;|&>'<$
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