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0-incubating.jar （真实复制的jar包） 查看hosts文件，对其他所有节点进行同样的复制jar包操作。 重新运行sqoop任务，产生报错如下： 去HBase的安装目录下查找文件。 进入HBase的lib目录下，进行grep查找。 继续复制jar包。 cp /opt/Bigdata/MRS_1
WebUI界面 用于监控正在运行的或者历史的MapReduce作业在MapReduce框架各个阶段的细节，以及提供日志显示，帮助用户更细粒度地去开发、配置和调优作业。 归档 用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。 混洗 从Map任务输出的数据到Reduce任务的输入数据的过程称为Shuffle。
避免状态后端的复杂调优。 如果Bucket索引+分区表的模式无法平衡Bueckt桶过大的问题，还是可以继续采用Flink状态索引，按照规范去优化对应的配置参数即可。 建议 基于Flink的流式写入的表，在数据量超过2亿条记录，采用Bucket索引，2亿以内可以采用Flink状态索引。
写入数据 示例： set hoodie.combine.before.insert=true; --入库前去重，如果数据没有重复 该参数无需设置。 set hoodie.datasource.write.operation = bulk_insert;
k/examples/streaming/WordCount.jar，验证是否可以提交作业。 若可以提交作业则说明权限认证没有问题，就可以去检查其他错误，本例中是修改了log4j.properties的名称，还原后可以正常提交作业。 若提交作业失败，请提交工单进行处理。 参考信息
空跑，周期如果太长可能会积压太多的Compaction Plan没有去执行而导致Spark任务耗时长并且也会导致下游的读作业时延高。对此场景，在这里给出以下建议：按照集群资源使用情况，可以每2小时或每4个小时去调度执行一次异步Compaction作业，这是一个基本的维护MOR表的方案。
huawei.bigdata.spark.examples.SparkHivetoHbase /** * 从hive表读取数据，根据key值去hbase表获取相应记录，把两者数据做操作后，更新到hbase表 */ object SparkHivetoHbase { case
port.min”和“spark.random.port.max”决定，如果该范围端口都已被占用，则 导致无端口可用从而连接失败。 解决方法：调节重连次数spark.port.maxRetries=50，并且调节executor随机端口范围spark.random.port.max+100
credentials.hbase.enabled置为true。 开发思路 查询Hive person表的数据。 根据person表数据的key值去table2表做查询。 把前两步相应的数据记录做相加操作。 把上一步骤的结果写到table2表。 父主题： 从Hive读取数据再写入HBase
huawei.bigdata.spark.examples.SparkHivetoHbase /** * 从hive表读取数据，根据key值去hbase表获取相应记录，把两者数据做操作后，更新到hbase表 */ object SparkHivetoHbase { case
SparkHivetoHbase。 样例代码获取方式请参考获取MRS应用开发样例工程。 代码样例： /** * 从hive表读取数据，根据key值去hbase表获取相应记录，把两者数据做操作后，更新到hbase表 */ object SparkHivetoHbase { case
huawei.bigdata.spark.examples.SparkHivetoHbase /** * 从hive表读取数据，根据key值去hbase表获取相应记录，把两者数据做操作后，更新到hbase表 */ object SparkHivetoHbase { case
huawei.bigdata.spark.examples.SparkHivetoHbase /** * 从hive表读取数据，根据key值去hbase表获取相应记录，把两者数据做操作后，更新到hbase表 */ object SparkHivetoHbase { case
huawei.bigdata.spark.examples.SparkHivetoHbase /** * 从hive表读取数据，根据key值去hbase表获取相应记录，把两者数据做操作后，更新到hbase表 */ public class SparkHivetoHbase {
huawei.bigdata.spark.examples.SparkHivetoHbase /** * 从hive表读取数据，根据key值去hbase表获取相应记录，把两者数据做操作后，更新到hbase表 */ public class SparkHivetoHbase {
ResourceManager，另一个为Standby ResourceManager。Standby ResourceManager定时去ZooKeeper监控Active ResourceManager选举信息。 Active ResourceManager还会在ZooKee
可以参考如下的使用方式来了解如何调用不同的Rest API。 使用纯文本的方式获取命名空间 以包含命名空间的路径作为参数，使用client去调用get方法获取命名空间。响应将被“org.apache.hadoop.hbase.rest.client.Response”类的对象捕获。例如
WebUI界面 用于监控正在运行的或者历史的MapReduce作业在MapReduce框架各个阶段的细节，以及提供日志显示，帮助用户更细粒度地去开发、配置和调优作业。 Keytab文件 存放用户信息的密钥文件。应用程序采用此密钥文件在产品中进行API方式认证。 归档 用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。
huawei.bigdata.spark.examples.SparkHivetoHbase /** * 从hive表读取数据，根据key值去hbase表获取相应记录，把两者数据做操作后，更新到hbase表 */ public class SparkHivetoHbase {
Hudi的MOR表和COW表都需要保证每天至少1次Clean，MOR表的Clean可以参考2.2.1.6小节和Compaction放在一起异步去执行。COW的Clean可以在写数据时自动判断是否执行。 父主题： Hudi数据表管理操作规范
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