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配置HBase本地二级索引提升查询效率 HBase本地二级索引介绍 批量加载HBase数据并生成本地二级索引 使用TableIndexer工具生成HBase本地二级索引 父主题: HBase企业级能力增强
在本地Windows环境中调测HDFS程序 操作场景 在代码完成开发后,您可以在Windows开发环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时,您可以直接在本地进行调测。 HDFS应用程序运行完成后,可直接通过运行结果查看应用程序运行情况,也可以通过HDFS日志获取应用运行情况。
在本地Windows环境中调测Oozie应用 操作场景 在使用Java接口完成开发程序代码后,您可以在Windows开发环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时,您可以直接在本地进行调测。 操作步骤 在Windows本地运行程序,需要配置https ssl证书。 登录集群任意节点,进入如下目录下载ca
如何在Hive自定义函数中操作本地文件 问题 在Hive自定义函数中需要操作本地文件,例如读取文件的内容,需要如何操作? 回答 默认情况下,可以在UDF中用文件的相对路径来操作文件,如下示例代码: public String evaluate(String text) { //
nService把产生的日志收集到HDFS上,并从本地文件系统中删除。日志收集到HDFS上以后由HistoryServer来进行统一的日志管理。LogAggregationService在收集日志时会把container产生的本地日志合并成一个日志文件上传到HDFS,在一定程度上
3.3.0及之后版本。 背景信息 获取ClickHouse开发样例工程,将工程导入到IntelliJ IDEA开始样例学习。 前提条件 确保本地PC的时间与集群的时间差要小于5分钟,若无法确定,请联系系统管理员。集群的时间可通过FusionInsight Manager页面右下角查看。
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在本地Windows环境中调测HDFS程序 操作场景 在代码完成开发后,您可以在Windows开发环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时,您可以直接在本地进行调测。 HDFS应用程序运行完成后,可直接通过运行结果查看应用程序运行情况,也可以通过HDFS日志获取应用运行情况。
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在本地Windows环境中调测Spark应用 配置Windows通过EIP访问集群Spark 在本地Windows环境中编包并运行Spark程序 在本地Windows环境中查看Spark程序调试结果 父主题: 调测Spark应用
在本地Windows环境中调测Spark应用 配置Windows通过EIP访问集群Spark 在本地Windows环境中编包并运行Spark程序 在本地Windows环境中查看Spark程序调试结果 父主题: 调测Spark应用
调测springboot样例程序 在本地Windows环境中调测ClickHouse Springboot样例程序 编译并运行程序 在程序代码完成开发后,您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时,您可以直接在本地进行调测。在开发环境IntelliJ ID
设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。 操作步骤 在IntelliJ IDEA主界面右侧,单击“Maven Projects”,在“Maven Projects”界面执行“项目名称 > Lifecycle”目录下的“clean”和“compile”脚本。 在I
设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。 操作步骤 在IntelliJ IDEA主界面右侧,单击“Maven Projects”,在“Maven Projects”界面执行“项目名称 > Lifecycle”目录下的“clean”和“compile”脚本。 在I
male,50 CaiXuyu,female,50 FangBo,female,60 数据规划 首先需要把原日志文件放置在HDFS系统里。 本地新建两个文本文件input_data1.txt和input_data2.txt,将log1.txt中的内容复制保存到input_data1
male,50 CaiXuyu,female,50 FangBo,female,60 数据规划 首先需要把原日志文件放置在HDFS系统里。 本地新建两个文本文件input_data1.txt和input_data2.txt,将log1.txt中的内容复制保存到input_data1
male,50 CaiXuyu,female,50 FangBo,female,60 数据规划 首先需要把原日志文件放置在HDFS系统里。 本地新建两个文本文件input_data1.txt和input_data2.txt,将log1.txt中的内容复制保存到input_data1
的交互式快速查询场景。 HetuEngine跨源功能简介 出于管理和信息收集的需要,企业内部会存储海量数据,包括数目众多的各种数据库、数据仓库等,此时会面临数据源种类繁多、数据集结构化混合、相关数据存放分散等困境,导致跨源查询开发成本高,跨源复杂查询耗时长。 HetuEngine
fka组件中。向Kafka组件发送数据(需要有Kafka权限用户)。 确保集群安装完成,包括HDFS、Yarn、Spark和Kafka。 本地新建文件“input_data1.txt”,将“log1.txt”的内容复制保存到“input_data1.txt”。 在客户端安装节点下