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HetuEngine样例程序开发思路 通过典型场景，用户可以快速学习和掌握HetuEngine的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户开发一个应用程序，需要对Hive数据源的A表和MPPDB数据源的B表进行join运算，则可以用HetuEngine来实现Hive数据源数据查询，流程如下：
directory”右侧的下拉菜单，选择Maven的安装路径。 单击“Apply”并单击“OK”。 在IntelliJ IDEA主界面右侧，单击“Maven Projects”，在“Maven Projects”界面执行“项目名称 > Lifecycle”目录下的“clean”和“compile”脚本。
导入并配置Spark样例工程 操作场景 Spark针对多个场景提供样例工程，包含Java样例工程和Scala样例工程等，帮助客户快速学习Spark工程。 针对Java和Scala不同语言的工程，其导入方式相同。使用Python开发的样例工程不需要导入，直接打开Python文件（*.py）即可。 以下操作
通过典型场景，您可以快速学习和掌握Storm拓扑的构造和Spout/Bolt开发过程。 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
CLI详细的使用方法参考官方网站的描述：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/quick-start.html。 常用CLI Spark常用的CLI如下所示： spark-shell 提供了一个简单学习API的方法，类似于
CLI详细的使用方法参考官方网站的描述：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/quick-start.html。 常用CLI Spark常用的CLI如下所示： spark-shell 提供了一个简单学习API的方法，类似于
通过典型场景，可以快速学习和掌握Storm拓扑的构造和Spout/Bolt开发过程。 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
修改“GC_OPTS”中“-Xms”和“-Xmx”的值使其不在32G-HeapBaseMinAddress和32G的值之间，不包括32G和32G-HeapBaseMinAddress的值。 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > HBase
通过典型场景，用户可以快速学习和掌握Storm拓扑的构造和Spout/Bolt开发过程。 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
API提交Oozie作业开发思路 通过典型场景，用户可以快速学习和掌握Oozie的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态，代码示例只涉及了MapReduce作业，其他作业的API调用代码是一样的，只是job配置“job.prope
IoTDBProperties”类，修改该类的IoTDBProperties()方法的proPath的值为“iotdb-example.properties”文件所在的绝对路径。 图1 配置proPath参数值 修改各样例工程“..\src\main\resources”目录下的“iotdb-example
API提交Oozie作业开发思路 通过典型场景，用户可以快速学习和掌握Oozie的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态，代码示例只涉及了MapReduce作业，其他作业的API调用代码是一样的，只是job配置“job.prope
API提交Oozie作业开发思路 通过典型场景，用户可以快速学习和掌握Oozie的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态，代码示例只涉及了MapReduce作业，其他作业的API调用代码是一样的，仅job配置“job.proper
AmvCores =”的值。 等待5分钟，查看该告警是否消除。 是，处理完毕。 否，执行11。 收集故障信息。 在主集群的FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”中勾选待操作集群的“Yarn”。 单击右上角的设置日志收集的“开始时间”和“结束
Flink与其他组件的关系 Flink与Yarn的关系 Flink支持基于Yarn管理的集群模式，在该模式下，Flink作为Yarn上的一个应用，提交到Yarn上执行。 Flink基于Yarn的集群部署如图1所示。 图1 Flink基于Yarn的集群部署 Flink Yarn C
合理使用数据表的分区字段和索引字段。 MergeTree引擎，数据是以分区目录的形式进行组织存储的，在进行的数据查询时，使用分区可以有效跳过无用的数据文件，减少数据的读取。 MergeTree引擎会根据索引字段进行数据排序，并且根据index_granularity的配置生成稀疏索
API提交Oozie作业开发思路 通过典型场景，用户可以快速学习和掌握Oozie的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态，代码示例只涉及了MapReduce作业，其他作业的API调用代码是一样的，仅job配置“job.proper
通过典型场景，您可以快速学习和掌握HBase的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户开发一个应用程序，用于管理企业中的使用A业务的用户信息，如表1所示，A业务操作流程如下： 创建用户信息表。 在用户信息中新增用户的学历、职称等信息。 根据用户编号查询用户姓名和地址。 根据用户姓名进行查询。
2.2-准备开发用户中下载的user.keytab和krb5.conf文件拷贝到Linux环境的“/opt/conf”目录下，可参考5.4.1-编译并运行程序。 在二次开发过程中，PRINCIPAL需要用到的用户名，应该填写为带域名的用户名，例如创建的用户为test，域名为HADOOP
ALM-14003 丢失的HDFS块数量超过阈值（2.x及以前版本） 告警解释 系统每30秒周期性检测丢失的块数量，并把丢失的块数量和阈值相比较。丢失的块数量指标默认提供一个阈值范围。当检测到丢失的块数量超出阈值范围时产生该告警。 当丢失的块数量小于或等于阈值时，告警恢复。 告警属性
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