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使用IBM JDK产生异常“Problem performing GSS wrap”如何处理 问题 使用IBM JDK产生异常，提示“Problem performing GSS wrap”信息。 回答 问题原因： 在IBM JDK下建立的Hive connection时间超过登
运行样例时提示Topic鉴权失败“TOPIC_AUTHORIZATION_FAILED” 解决步骤 向管理员申请该Topic的访问权限。 如果拥有权限后还是无法访问该Topic，使用管理员用户登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Kafka >
运行Producer.java样例报错“ERROR fetching topic metadata...” 解决步骤 检查工程conf目录下“producer.properties”中配置的“bootstrap.servers”配置值中访问的IP和端口是否正确： 如果IP与Kaf
org.apache.hadoop.mapred.JobConf：MapReduce作业的配置类，是用户向Hadoop提交作业的主要配置接口。 表1 类org.apache.hadoop.mapreduce.Job的常用接口 功能 说明 Job(Configuration conf, String
由于Kafka配置的限制，导致Spark Streaming应用运行失败 问题 使用运行的Spark Streaming任务回写Kafka时，Kafka上接收不到回写的数据，且Kafka日志报错信息如下： 2016-03-02 17:46:19,017 | INFO | [kaf
HoodieDeltaStreamer 编写自定义的转化类实现Transformer。 编写自定义的Schema实现SchemaProvider。 在执行HoodieDeltaStreamer时加入参数： --schemaprovider-class 定义的schema类 --transformer-class
将下载的setuptools压缩文件复制到客户端机器上，解压后进入解压目录，在客户端机器的命令行终端执行以下命令： python3 setup.py install 如下内容表示安装setuptools的47.3.1版本成功。 Finished processing dependencies for setuptools==47
HoodieDeltaStreamer 编写自定义的转化类实现Transformer。 编写自定义的Schema实现SchemaProvider。 在执行HoodieDeltaStreamer时加入参数： --schemaprovider-class 定义的schema类 --transformer-class
= ConnectionFactory.createConnection(hbaseConfig); // 获取HBase表 Table table = conn.getTable(TableName.valueOf(tableName));
Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效 问题 Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效，在使用yarn-client模式提交时生效，如图1所示，第一个应用是使用yarn-client模式提交的，正确显示代码里设置的应用名Spark P
printStackTrace(); } } } } } 上述代码中各参数说明如表1所示： 表1 参数及参数说明 参数名称 参数说明 url jdbc:xxx://HSBroker1_IP:HSBroker1_Port,HSBr
= ConnectionFactory.createConnection(hbaseConfig); // 获取HBase表 Table table = conn.getTable(TableName.valueOf(tableName));
park/JAR/spark-test.jar 验证jar包已经被加载，执行结果无“ClassNotFoundException”报错，则表示正常。 父主题： Spark Core企业级能力增强
MapReduce统计样例程序开发思路 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发MapReduce应用程序实现如下功能： 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名，第二列为性别，第三列为本次停留时间，单位为分钟，分隔符为“
} ] } } 结果分析： 通过这个接口，可以查询当前集群中已完成的MapReduce任务，并且可以得到表1 表1 常用信息 参数 参数描述 submitTime 任务提交时间 startTime 任务开始执行时间 finishTime 任务执行完成时间
连接前，添加“DriverManager.setLoginTimeout(n)”方法来设置超时时长，其中n表示等待服务返回的超时时长，单位为秒，类型为Int，默认为“0”（表示永不超时）。 static void executeSql(String url, ArrayList<String>
dCount") .getOrCreate() import spark.implicits._ //创建表示来自kafka的输入行流的DataSet。 val lines = spark .readStream .format("kafka")
使用Spark执行Hudi样例程序（Java） 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.hudi.examples.HoodieWriteClientExample 创建客户端对象来操作Hudi： String tablePath = args[0];
例如：如果CSV数据类似“2010\\10,test”，将这两列插入“String,int”类型时，因为“test”无法转换为int类型，表会将这条记录重定向到Bad Records中。但记录到Bad Records中的值为“2010\10”，Java会将原始数据中的“\\”转义为“\”。
第三方jar包跨平台（x86、TaiShan）支持 问题 用户自己写的jar包（例如自定义udf包）区分x86和TaiShan版本，如何让Spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar包（例如自定义udf）区分x86和TaiShan版本时，混合使用方案： 进入到服务端Spark2x
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