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ORY_AND_DISK）等。 JavaRDD支持两种类型的操作：Transformation和Action，这两种类型的常用方法如表1和表2。 表1 Transformation 方法 说明 <R> JavaRDD<R> map(Function<T,R> f) 对RDD中的每个element使用Function。
本章节介绍插入ClickHouse数据样例代码。 以下代码片段在com.huawei.clickhouse.examples包的“Demo”类中。 创建ClickHouse表创建的表具有三个字段，分别是String、UInt8和Date类型。 String insertSql = "insert into " + databaseName
本章节介绍插入ClickHouse数据样例代码。 以下代码片段在com.huawei.clickhouse.examples包的“Demo”类中。 创建ClickHouse表创建的表具有三个字段，分别是String、UInt8和Date类型。 String insertSql = "insert into " + databaseName
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
配置ClickHouse副本间数据强一致 本章节适用于MRS 3.3.0-LTS及之后版本。 操作场景 ClickHouse支持多副本能力，进行本地表写入的时候，当前节点的数据会立即更新成功，但其他副本之间的数据同步是异步的。 本章节主要介绍如何配置ClickHouse保证副本间数据强一致。
EMORY_AND_DISK）等。 RDD上支持两种类型的操作：Transformation和Action，这两种类型的常用方法如表1和表2所示。 表1 Transformation 方法 说明 map[U](f: (T) => U): RDD[U] 对调用map的RDD数据集中
EMORY_AND_DISK）等。 RDD上支持两种类型的操作：Transformation和Action，这两种类型的常用方法如表1和表2所示。 表1 Transformation 方法 说明 map[U](f: (T) => U): RDD[U] 对调用map的RDD数据集中
Yarn > 配置”，选择“全部配置”，在NodeManager的配置文件“yarn-site.xml”中配置下面的参数来更改日志级别。 表1 参数描述 参数 描述 默认值 yarn.nodemanager.container-localizer.java.opts 附加的jvm
Impala > 配置 > 全部配置 > Impalad（角色） > 自定义”，在“impalad.customized.configs”中添加参数“--idle_session_timeout”，值根据用户实际业务情况设置，单位秒。保存配置，并重启配置过期的实例。 父主题： Impala常见问题
为什么给HBase使用的HDFS目录设置quota会造成HBase故障 问题 为什么给HDFS上的HBase使用的目录设置quota会造成HBase故障？ 回答 表的flush操作是在HDFS中写memstore数据。 如果HDFS目录没有足够的磁盘空间quota，flush操作会失败，这样region
SparkStreaming批量写入HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用streamBulkPut接口将流数据写入Hbase表中。 数据规划 在客户端执行hbase shell进入HBase命令行。 在HB
为什么给HBase使用的HDFS目录设置quota会造成HBase故障 问题 为什么给HDFS上的HBase使用的目录设置quota会造成HBase故障？ 回答 表的flush操作是在HDFS中写MemStore数据。 如果HDFS目录没有足够的磁盘空间quota，flush操作会失败，这样region
（可选）在bin目录下调用spark-sql或spark-beeline脚本后便可直接输入SQL语句执行查询等操作。 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:
SparkStreaming批量写入HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用streamBulkPut接口将流数据写入HBase表中。 数据规划 在客户端执行hbase shell进入HBase命令行。 在hb
SparkStreaming批量写入HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用streamBulkPut接口将流数据写入HBase表中。 数据规划 在客户端执行hbase shell进入HBase命令行。 在hb
Java样例代码 功能介绍 用户可以使用Spark调用HBase接口来操作HBase table1表，然后把table1表的数据经过分析后写到HBase table2表中。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.spark.examples
Yarn > 配置”，选择“全部配置”，在NodeManager的配置文件“yarn-site.xml”中配置下面的参数来更改日志级别。 表1 参数描述 参数 描述 默认值 yarn.nodemanager.container-localizer.java.opts 附加的jvm
ClickHouse消费Kafka数据异常 问题现象 用户在ClickHouse集群创建Kafka引擎表test.user_log_kafka消费Kafka数据，查看Kafka监控发现凌晨开始出现消息堆积，数据一直没有被消费。 原因分析 Kafka出现消息堆积，说明ClickHo
if.no.acl.found”的值修改为“true”。 启动Kafka的Producer，向Kafka发送数据。 {ClassPath}表示工程jar包的存放路径，详细路径由用户指定，可参考在Linux环境中调测Spark应用章节中导出jar包的操作步骤。 命令举例： java
确保集群安装完成，包括HDFS、Yarn、Spark2x和Kafka。 启动Kafka的Producer，向Kafka发送数据。 {ClassPath}表示工程jar包的存放路径，详细路径由用户指定，可参考在Linux环境中编包并运行Spark程序章节中导出jar包的操作步骤。 命令举例： java
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