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如创建一个表，插入一条数据再对表进行查询。 spark-sql> CREATE TABLE TEST(NAME STRING, AGE INT); Time taken: 0.348 seconds spark-sql>INSERT INTO TEST VALUES('Jack', 20); Time taken:
MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站。 http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop
表4 输出设置参数 参数名 说明 示例 文件类型 文件导入后保存的类型： “TEXT_FILE”：导入文本文件并保存为文本文件 “SEQUENCE_FILE”：导入文本文件并保存在“sequence file”文件格式 “BINARY_FILE”：以二进制流的方式导入文件，可以导入任何格式的文件
HDFS链接参数。 名称：用户自定义连接名称，例如“mrs_hdfs_link”。 Manage IP：MRS Manager的IP地址，可以单击输入框后的“选择”来选定已创建的MRS集群，CDM会自动填充下面的鉴权参数。 用户名：选择KERBEROS鉴权时，需要配置MRS Manager中创建的用户。
“*”配置多个字符。 在匹配条件前加“^”表示取反，即文件过滤。 * 文件类型 文件导入类型： “TEXT_FILE”：导入文本文件并保存为文本文件 “SEQUENCE_FILE”：导入文本文件并保存在“sequence file”文件格式 “BINARY_FILE”：以二进制流的方式导入文件，可
进入userinput文件夹，单击“导入数据”。 选择OBS和HDFS路径，单击“确定”。 OBS路径：obs://sparksql/input/sparksql-test.txt HDFS路径：/user/userinput 图1 从OBS导入数据至HDFS 提交Spark SQL语句。 在MRS控制台选
务的资源协调者，负责SQL解析和优化等事务。 Worker：负责执行任务和处理数据。 Connector：HetuEngine访问数据库的接口，HetuEngine通过Connector的驱动连接数据源，读取数据源元数据和对数据进行增删改查等操作。 Catalog：HetuEng
bigdata_env kinit test（test为6创建的用户名，如果该用户首次登录，需修改初始密码） hdfs dfs -mkdir /user/example hdfs dfs -mkdir /user/example/input 6创建的test用户仅具有“/user”目录的
Tez常用配置参数 参数入口 在Manager系统中，选择“集群 > 服务 > Tez > 配置”，选择“全部配置”。 在搜索框中输入参数名称。 参数说明 表1 参数说明 配置参数 说明 缺省值 property.tez.log.dir Tez日志目录。 /var/log/Bigdata/tez/tezui
“*”配置多个字符。 在匹配条件前加“^”表示取反，即文件过滤。 * 文件类型 文件导入类型： “TEXT_FILE”：导入文本文件并保存为文本文件 “SEQUENCE_FILE”：导入文本文件并保存在“sequence file”文件格式 “BINARY_FILE”：以二进制流的方式导入文件，可
除文件/文件夹等相关接口操作示例。 Hive hive-examples 该样例工程提供以下JDBC/HCatalog样例程序： Hive JDBC处理数据Java示例程序。 本工程使用JDBC接口连接Hive，在Hive中执行相关数据操作。使用JDBC接口实现创建表、加载数据、查询数据等功能。
以Hive导出到sqlserver2014数据库为例。 在sqlserver2014上创建一张空表“test_1”用于存储Hive数据。执行以下语句： create table test_1 (id int, name text, value text); 配置“Hive输入”算子，生成三个字段A、B和C：
以Hive导出到sqlserver2014数据库为例。 在sqlserver2014上创建一张空表“test_1”用于存储Hive数据。执行以下语句： create table test_1 (id int, name text, value text); 配置“Hive输入”算子，生成三个字段A、B和C：
YARN接口介绍 YARN Command介绍 YARN Java API接口介绍 YARN REST API接口介绍 Superior Scheduler REST API接口介绍 父主题： YARN开发指南（普通模式）
“*”配置多个字符。 在匹配条件前加“^”表示取反，即文件过滤。 * 文件类型 文件导入类型： “TEXT_FILE”：导入文本文件并保存为文本文件。 “SEQUENCE_FILE”：导入文本文件并保存在sequence file文件格式。 “BINARY_FILE”：以二进制流的方式导入文件，可
“*”配置多个字符。 在匹配条件前加“^”表示取反，即文件过滤。 * 文件类型 文件导入类型： “TEXT_FILE”：导入文本文件并保存为文本文件。 “SEQUENCE_FILE”：导入文本文件并保存为sequence file文件格式。 “BINARY_FILE”：以二进制流的方式导入文件，可
过程。 场景说明 一个动态单词统计系统，数据源为持续生产随机文本的逻辑单元，业务处理流程如下： 数据源持续不断地发送随机文本给文本拆分逻辑，如“apple orange apple”。 单词拆分逻辑将数据源发送的每条文本按空格进行拆分，如“apple”，“orange”，“app
Spark Java API接口介绍 由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： JavaSparkContext：是Spark的对外接口，负责向调用该类的Java
“*”配置多个字符。 在匹配条件前加“^”表示取反，即文件过滤。 * 文件类型 文件导入类型： “TEXT_FILE”：导入文本文件并保存为文本文件。 “SEQUENCE_FILE”：导入文本文件并保存在sequence file文件格式。 “BINARY_FILE”：以二进制流的方式导入文件，可
Spark Java API接口介绍 由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： JavaSparkContext：是Spark的对外接口，负责向调用该类的Java
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