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class FemaleInfo(name: String, gender: String, stayTime: Int) def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("SparkHbasetoHbase")
storm-autocreds-<version>.jar IntelliJ IDEA代码样例 创建Topology。 public static void main(String[] args) throws Exception { Config conf =
选择处于非“良好”状态的NodeManager实例并重启该实例。检查该告警是否恢复。 NodeManager重启过程中，提交到该节点的Container可能会重试到其他节点。 是，处理完毕。 否，执行11。 检查网络状态。 登录管理节点，ping丢失的NodeManager节点的IP
2 -ys 设置TaskManager的核数。 2 -ynm 自定义Yarn上应用程序名称。 test -c 设置程序入口点的类（如“main”或“getPlan()”方法）。该参数仅在JAR文件未指定其清单的类时需要。 com.bigdata.mrs.test 确认作业配置信息，单击“确定”，完成作业的新增。
s/map-reduce Java任务 客户端安装目录/Oozie/oozie-client-*/examples/apps/java-main Shell任务 客户端安装目录/Oozie/oozie-client-*/examples/apps/shell Streaming任务
否，执行5。 运行命令service named stop将DNS服务停掉，如果出现“Shutting down name server BIND waiting for named to shut down (28s)”结果，即说明DNS服务停止成功。然后将“/etc/resolv.conf”文件的内容（若不为空）全部注释。
运行Spark任务时需要的环境变量，如果当前无可用的ENV，则需先参考管理CDL ENV变量进行创建。 dc_env Desc 描述信息 - 在“创建Compare-Pair”界面参照下表进行参数设置，并单击“创建”。 参数名称 说明 示例 Name 当前比对任务名。 test Source Table 源端表名。
val file = sc.textFile("hdfs://...") val errors = file.filter(_.contains("ERROR")) errors.cache() errors.count() textFile算子从HDFS读取日志文件，返回file（作为RDD）。
新建作业”，创建作业。 选择“类型”为“Flink Jar”，输入待创建的作业名称，选择作业类型，单击“确定”开始进行作业配置。 上传1生成的Jar包，“Main Class”选择“指定”，并在下面的类名填写要执行的类，然后单击“提交”。 例如“com.huawei.bigdata.iotdb.F
/json -d '{"plainText":"password"}' 'https://x.x.x.x:28443/web/api/v2/tools/encrypt' 其中user name:password分别为当前系统登录用户名和密码；"plainText"的passwor
cn-north-4.myhuaweicloud.com/mrs-demon-samples/demon/detail-records.zip获取Spark样例数据到本地。 将下载的“detail-records.zip”解压，获取图3所示的样例数据。 图3 样例数据 进入“input”文件夹
若一个Store内的HStoreFile文件数量超过指定值，则针对此HRegion的更新将被锁定直到一个压缩完成或者base.hstore.blockingWaitTime被超过。每冲洗一次MemStore一个StoreFile文件被写入。在put高负载场景下可以适当调大。 15 Scan相关参数 表2
进程将会同时访问一个磁盘。这将会导致磁盘的IO性能非常低下。为了改善磁盘的性能，请确保客户端并发访问磁盘的数不大于3。 最大并发的container数量应该为[2.5 * Hadoop中磁盘配置数 ]。 mapreduce.map.memory.mb 参数解释：map任务的内存限制。单位：MB。
times 尝试连接服务端的最大次数。如果设置为负数或零，客户端将不会重新尝试连接服务端。 5 spark.thriftserver.retry.wait.time 重连服务端时的尝试时间间隔，单位秒。 10 表1中的参数应配置在客户端classpath下的“hive-site.xml”文件中，例：
检查系统熵值。 手动检查操作系统熵值。 以root用户登录节点，执行cat /proc/sys/kernel/random/entropy_avail命令，检查操作系统熵值是否满足集群的安装要求（不低于100）。 是，操作系统熵值不低于100，执行9。 否，操作系统熵值低于100，可使
进程将会同时访问一个磁盘。这将会导致磁盘的IO性能非常低下。为了改善磁盘的性能，请确保客户端并发访问磁盘的数不大于3。 最大并发的container数量应该为[2.5 * Hadoop中磁盘配置数 ]。 mapreduce.map.memory.mb 说明： 需要在客户端进行配置
如果一个Store内的HStoreFile文件数量超过指定值，则针对此HRegion的更新将被锁定直到一个压缩完成或者“base.hstore.blockingWaitTime”被超过。每冲洗一次MemStore一个StoreFile文件被写入。在Put高负载场景下可以适当调大。 15 Scan相关参数
insert、update、delete dbName Alias pgsqldb Schema pgschema Slot Name pg_slot Enable FailOver Slot 否 Slot Drop 否 Connect With Hudi 是 Use Exist Publication 否 Publication
class FemaleInfo(name: String, gender: String, stayTime: Int) def main(args: Array[String]) { if (args.length < 1) { printUsage
zookeeperDefaultServerPrincipal = "zookeeper/hadoop." + KerberosUtil.getKrb5DomainRealm().toLowerCase(); LoginUtil.setZookeeperServerPrincipal
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