检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
通过该接口可查找指定文件在HDFS集群上块的位置，其中“file”为文件的完整路径，“start”和“len”来标识查找文件的块的范围。 public FSDataInputStream open(Path f) 通过该接口可以打开HDFS上指定文件的输出流，并可通过FSDataInpu
新创建用户修改完密码后无法登录Ranger Ranger界面添加或者修改HBase策略时，无法使用通配符搜索已存在的HBase表 在Ranger管理界面查看不到创建的MRS用户 MRS用户无法同步至Ranger管理界面 父主题： 使用Ranger（MRS 3.x）
对接OBS场景中，spark-beeline登录后指定loaction到OBS建表失败 问题 对接OBS ECS/BMS集群，spark-beeline登录后，指定location到OBS建表报错失败。 图1 错误信息 回答 HDFS上ssl.jceks文件权限不足，导致建表失败。
toLong)) //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir) //获取kafka使用的topic列表。 val topicArr
store以及数据库，支持对于可变状态的细粒度更新，这一点要求集群需要对数据或者日志的更新进行备份来保障容错性。这样就会给数据密集型的工作流带来大量的IO开销。而对于RDD来说，它只有一套受限制的接口，仅支持粗粒度的更新，例如map，join等等。通过这种方式，Spark只需要简单的记录建立数据的转换操作的
功能介绍 在Spark结构流应用中，跨批次统计每个session期间发生了多少次event以及本session的开始和结束timestamp；同时输出本批次被更新状态的session。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.spark
功能介绍 在Spark结构流应用中，跨批次统计每个session期间发生了多少次event以及本session的开始和结束timestamp；同时输出本批次被更新状态的session。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.spark
功能介绍 在Spark结构流应用中，跨批次统计每个session期间发生了多少次event以及本session的开始和结束timestamp；同时输出本批次被更新状态的session。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.spark
功能介绍 在Spark结构流应用中，跨批次统计每个session期间发生了多少次event以及本session的开始和结束timestamp；同时输出本批次被更新状态的session。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.spark
toLong)) //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir) // 获取kafka使用的topic列表。 val topicArr
toLong)) //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir) // 获取kafka使用的topic列表。 val topicArr
toLong)) //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir) //获取kafka使用的topic列表。 val topicArr
运维运营安全，以及更广义的安全合规遵从。 租户：负责云服务内部的安全，安全地使用云。华为云租户的安全责任在于对使用的IaaS、PaaS和SaaS类各项云服务内部的安全以及对租户定制配置进行安全有效的管理，包括但不限于虚拟网络、虚拟主机和访客虚拟机的操作系统，虚拟防火墙、API网关
Streaming支持的功能 支持对流式数据的ETL操作。 支持流式DataFrames或Datasets的schema推断和分区。 流式DataFrames或Datasets上的操作：包括无类型，类似SQL的操作（比如select、where、groupBy），以及有类型的RDD操作（比
Streaming支持的功能 支持对流式数据的ETL操作。 支持流式DataFrames或Datasets的schema推断和分区。 流式DataFrames或Datasets上的操作：包括无类型，类似SQL的操作（比如select、where、groupBy），以及有类型的RDD操作（比
Streaming支持的功能 支持对流式数据的ETL操作。 支持流式DataFrames或Datasets的schema推断和分区。 流式DataFrames或Datasets上的操作：包括无类型，类似SQL的操作（比如select、where、groupBy），以及有类型的RDD操作（比
Streaming支持的功能 支持对流式数据的ETL操作。 支持流式DataFrames或Datasets的schema推断和分区。 流式DataFrames或Datasets上的操作：包括无类型，类似SQL的操作（比如select、where、groupBy），以及有类型的RDD操作（比
n下一个RDD的算子。如果直接翻译到物理实现，是很不经济的：一是每一个RDD（即使是中间结果）都需要物化到内存或存储中，费时费空间；二是join作为全局的barrier，是很昂贵的，会被最慢的那个节点拖死。如果子RDD的分区到父RDD的分区是窄依赖，就可以实施经典的fusion优
t模式的拦截逻辑是在SQL编译阶段完成的，该模式优点是拦截效率高，缺点是查询和写入分区所对应的表相同，分区不同时也会被拦截。 strict模式是按照分区进行拦截的，即对提交的SQL任务判断是否存在查询的分区和写入的分区相同，如果存在就进行拦截，否则不拦截。strict模式的拦截逻
n下一个RDD的算子。如果直接翻译到物理实现，是很不经济的：一是每一个RDD（即使是中间结果）都需要物化到内存或存储中，费时费空间；二是join作为全局的barrier，是很昂贵的，会被最慢的那个节点拖死。如果子RDD的分区到父RDD的分区是窄依赖，就可以实施经典的fusion优
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
