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"table1")//table name hbConf.set(TableInputFormat.SCAN, scanToString) // 通过spark接口获取表中的数据 val rdd = sc.newAPIHadoopRDD(hbConf, classOf[TableInputFormat]
"table1");//table name hbConf.set(TableInputFormat.SCAN, scanToString); // 通过spark接口获取表中的数据 JavaPairRDD rdd = jsc.newAPIHadoopRDD(hbConf, TableInputFormat
nel被终止后认为driver失联，然后整个应用停止。 解决办法： 在Spark客户端的“spark-defaults.conf”文件中或通过set命令行进行设置。参数配置时要保证channel过期时间（spark.rpc.io.connectionTimeout）大于或等于RPC响应超时时间（spark
nnel被终止后认为driver失联，然后整个应用停止。 解决办法：在Spark客户端的“spark-defaults.conf”文件中或通过set命令行进行设置。参数配置时要保证channel过期时间（spark.rpc.io.connectionTimeout）大于或等于RPC响应超时时间（spark
"table1");//table name hbConf.set(TableInputFormat.SCAN, scanToString); // 通过spark接口获取表中的数据 JavaPairRDD rdd = jsc.newAPIHadoopRDD(hbConf, TableInputFormat
"table1")//table name hbConf.set(TableInputFormat.SCAN, scanToString) // 通过spark接口获取表中的数据 val rdd = sc.newAPIHadoopRDD(hbConf, classOf[TableInputFormat]
length >= 2) { //用户更改了默认的keytab文件名，这里需要将新的keytab文件名通过参数传入 conf.put(Config.STORM_CLIENT_KEYTAB_FILE, args[1]);
"table1")//table name hbConf.set(TableInputFormat.SCAN, scanToString) // 通过spark接口获取表中的数据 val rdd = sc.newAPIHadoopRDD(hbConf, classOf[TableInputFormat]
(SplitLogManager.java:745) 节点上下电，RegionServer的wal分裂失败导致。 解决办法 停止HBase组件。 通过hdfs fsck命令检查/hbase/WALs文件的健康状态。 hdfs fsck /hbase/WALs 输出如下表示文件都正常，如果
"table1");//table name hbConf.set(TableInputFormat.SCAN, scanToString); // 通过spark接口获取表中的数据 JavaPairRDD rdd = jsc.newAPIHadoopRDD(hbConf, TableInputFormat
"table1")//table name hbConf.set(TableInputFormat.SCAN, scanToString) // 通过spark接口获取表中的数据 val rdd = sc.newAPIHadoopRDD(hbConf, classOf[TableInputFormat]
FusionInsight_Cluster_1_Flume_Client.tar 校验软件包。 执行sha256sum -c命令校验解压得到的文件，返回“OK”表示校验通过。例如： sha256sum -c FusionInsight_Cluster_1_Flume_ClientConfig.tar.sha256
IoTDBServer实例节点的业务IP地址可登录FusionInsight Manager后选择“集群 > 服务 > IoTDB > 实例”查看。 RPC端口可通过“集群 > 服务 > IoTDB > 配置 > 全部配置”，搜索参数“IOTDB_SERVER_RPC_PORT”获得。 如果导出字段存在
Executor执行这些Task，将具体RDD的数据写入到步骤1创建的目录下。 Spark和YARN的关系 Spark的计算调度方式，可以通过YARN的模式实现。Spark共享YARN集群提供丰富的计算资源，将任务分布式的运行起来。Spark on YARN分两种模式：YARN Cluster和YARN
据，Channel负责数据的传输，Sink则负责数据向下一端的发送。 表1 模块说明 名称 说明 Source Source负责接收数据或通过特殊机制产生数据，并将数据批量放到一个或多个Channel。Source的类型有数据驱动和轮询两种。 典型的Source类型如下： 和系统
Executor执行这些Task，将具体RDD的数据写入到步骤1创建的目录下。 Spark和YARN的关系 Spark的计算调度方式，可以通过YARN的模式实现。Spark共享YARN集群提供丰富的计算资源，将任务分布式的运行起来。Spark on YARN分两种模式：YARN Cluster和YARN
"table1")//table name hbConf.set(TableInputFormat.SCAN, scanToString) // 通过spark接口获取表中的数据 val rdd = sc.newAPIHadoopRDD(hbConf, classOf[TableInputFormat]
addSink(new NettySink("NettySink-1", "TOPIC-2", zkRegisterServerHandler, 2));//通过NettySink发送出去。 env.execute(); } } 第一个订阅者 package com.huawei
addSink(new NettySink("NettySink-1", "TOPIC-2", zkRegisterServerHandler, 2));//通过NettySink发送出去。 env.execute(); } } 第一个订阅者 package com.huawei
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