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在Linux客户端运行应用和在Windows环境下运行应用的初始化代码相同，代码样例如下所示。 //初始化 confLoad(); // 创建一个用例 HdfsExample hdfs_examples = new HdfsExample("/user/hdfs-examples", "test
val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
colAndType)*) 参数描述 表1 ADD COLUMNS参数描述 参数 描述 tableIdentifier 表名。 colAndType 带数据类型且用逗号分隔的列的名称。列名称包含字母，数字和下划线（_）。 示例 alter table h0_1 add columns(ext0 string);
确保用户已授权访问作业执行时操作的HDFS/OBS目录、HBase表和数据。 获取外部数据源（SFTP服务器或关系型数据库）使用的用户和密码。 检查磁盘空间，确保没有出现告警且余量满足导入、导出数据的大小。 使用Loader从SFTP、FTP和HDFS/OBS导入数据时，确保外部数据源的输入
解决相同AZ下，扩容的节点返回的AZ有误问题 解决[YARN-10854]问题 Hive支持Redis缓存连接失败重试 支持OBSA客户端数据监控上报 支持OBS流控重试机制 pms性能优化 mrs-obs-provider的缓存过期优化 优化删除分区的逻辑 Yarn的refresh node速度优化 删除无效告警
16/03/03 16:44:57 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:200 16/03/03 16:44:57 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job:
行绑定 400 0056 Jobs cannot be submitted to a cluster in the xxx state. 集群状态为xxx，不能提交作业！ 请等待集群任务执行完成且状态变为运行中 400 0057 Spark jobs cannot be submitted
Loader支持如下数据导入方式： 从关系型数据库导入数据到HDFS/OBS。 从关系型数据库导入数据到HBase。 从关系型数据库导入数据到Phoenix表。 从关系型数据库导入数据到Hive表。 从SFTP服务器导入数据到HDFS/OBS。 从SFTP服务器导入数据到HBase。 从SFTP服务器导入数据到Phoenix表。
val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
REGION>")) .build(); BatchDeleteJobsRequest request = new BatchDeleteJobsRequest(); request.withClusterId("{cluster_id}");
Manager，ASM）。 ApplicationMaster（AM） 用户提交的每个应用程序均包含一个AM，主要功能包括： 与RM调度器协商以获取资源（用Container表示）。 将得到的资源进一步分配给内部任务。 与NM通信以启动/停止任务。 监控所有任务的运行状态，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。
Manager，ASM）。 ApplicationMaster（AM） 用户提交的每个应用程序均包含一个AM，主要功能包括： 与RM调度器协商以获取资源（用Container表示）。 将得到的资源进一步分配给内部任务。 与NM通信以启动/停止任务。 监控所有任务的运行状态，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。
Manager，ASM）。 ApplicationMaster（AM） 用户提交的每个应用程序均包含一个AM，主要功能包括： 与RM调度器协商以获取资源（用Container表示）。 将得到的资源进一步分配给内部任务。 与NM通信以启动/停止任务。 监控所有任务的运行状态，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。
Queues”中查看root队列是否资源用满。 是，执行3。 否，执行4。 对Yarn服务的NodeManager实例进行扩容。扩容后，查看告警是否消除。 是，处理完毕。 否，执行6。 检查队列最大资源容量和AM最大资源百分比 查看pending任务对应的队列的资源是否用满。 是，执行5。 否，执行6。
如需添加多个参数，请单击右侧增加。 例如作业需要通过AK/SK方式访问OBS，增加以下服务配置参数： fs.obs.access.key：访问OBS的密钥ID。 fs.obs.secret.key：访问OBS与密钥ID对应的密钥。 - 命令参考 用于展示提交作业时提交到后台执行的命令。
大数据量场景，Hive分批加载元数据，提升Hiveserver容错能力 Hive支持Redis缓存连接失败重试 支持OBSA客户端数据监控上报 支持OBS流控重试机制 pms性能优化 mrs-obs-provider的缓存过期优化 优化删除分区的逻辑 Yarn的refresh node速度优化 删除无效告警
Manager，ASM）。 ApplicationMaster（AM） 用户提交的每个应用程序均包含一个AM，主要功能包括： 与RM调度器协商以获取资源（用Container表示）。 将得到的资源进一步分配给内部任务。 与NM通信以启动/停止任务。 监控所有任务的运行状态，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。
Queues”中查看root队列是否资源用满。 是，执行3。 否，执行4。 对Yarn服务的NodeManager实例进行扩容。扩容后，查看告警是否消除。 是，处理完毕。 否，执行6。 检查队列最大资源容量和AM最大资源百分比 查看pending任务对应的队列的资源是否用满。 是，执行5。 否，执行6。
val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
一个模拟的Source SensorSource每秒钟产生一个数据点。 Flink使用IoTDBSink消费产生数据并写入IoTDB。 其中在Session对象的参数里，设置IoTDBServer所在的节点IP、端口、用户名和密码。 待连接的IoTDBServer所在的节点IP地址，可通过登录FusionInsight
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