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HBase客户端一次写入、更新或删除的数据条数阈值，超过此阈值时会记录日志。 增大此参数的值。 hbase.client.scanner.warning.threshold.scanning.ratio HBase客户端单个Scan的Caching过大时（默认为最大值的40%），超过此阈值时会记录日志。
用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要获取的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkGet接口获取对HBase表上这些rowKey对应的数据。 数据规划 基于BulkPut接口使用章节创建的HBase表及其中的数据进行操作。 开发思路
用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要获取的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkGet接口获取对HBase表上这些rowKey对应的数据。 数据规划 基于BulkPut接口使用章节创建的HBase表及其中的数据进行操作。 开发思路
0及以后版本。 FlinkSQL的UDF新增重用功能，当UDF被多次执行时，第N（N>1）次执行只复制第1次结果，可以确保UDF多次执行的数据一致性，同时确保UDF只被执行一次，提高算子性能。 配置Flink作业时，可通过在FlinkServer WebUI的Flink作业开发界面添加自定义参数“table
foreachPartition接口使用 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，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的mapPartition接口将rdd并发写入HBase表中。 数据规划 在客户端执行：hbase
通过选择集群所建的区域及使用的云资源规格，一键式购买适合企业业务的MRS集群。MRS服务会根据用户选择的集群类型、版本和节点规格，帮助客户自动完成华为云企业级大数据平台的安装部署和参数调优。 MRS服务为客户提供完全可控的大数据集群，客户在创建时可设置虚拟机的登录方式（密码或者
n下一个RDD的算子。如果直接翻译到物理实现，是很不经济的：一是每一个RDD（即使是中间结果）都需要物化到内存或存储中，费时费空间；二是join作为全局的barrier，是很昂贵的，会被最慢的那个节点拖死。如果子RDD的分区到父RDD的分区是窄依赖，就可以实施经典的fusion优
资源容量 队列的资源容量（百分比）。当系统非常繁忙时，应保证每个队列的容量得到满足，而如果每个队列应用程序较少，可将剩余资源共享给其他队列。注意，所有队列的容量之和应小于100。 20 最大资源容量 队列的资源使用上限（百分比）。由于存在资源共享，因此一个队列使用的资源量可能超过
0.10补丁安装后，需要重新下载安装全量的客户端，包含Master节点的原始客户端和虚拟私有云的其他节点使用的客户端（即您自行搭建的客户端）。 主备Master节点的原始客户端全量更新，请参见更新客户端配置（2.x及之前版本）。 自行搭建的客户端全量安装方法，请参见安装客户端（2
创建RDD. 以数据源的方式操作HBase，将上面生成的RDD写入HBase表中. 读取HBase表中的数据，并且对其进行简单的操作。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到
创建RDD. 以数据源的方式操作HBase，将上面生成的RDD写入HBase表中. 读取HBase表中的数据，并且对其进行简单的操作。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到S
传入数据为NULL值，不做转换处理。 配置输入字段列数，大于原始数据实际包含的字段列数，全部数据成为脏数据。 字符截取的起点位置或终点位置，大于输入字段的长度时，当前行成为脏数据。 EL操作转换 传入数据为NULL值，不做转换处理。 输入一个或多个字段的值，输出计算结果。 输入类型和算子不兼容时，当前行为脏数据。
用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkLoad接口将rdd写入HFile中。将生成的HFile导入HBase表的操作采用如下格式的命令，不属于本接口范围，不在此进行详细说明：
用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkLoad接口将rdd写入HFile中。将生成的HFile导入HBase表的操作采用如下格式的命令，不属于本接口范围，不在此进行详细说明：
foreachPartition接口使用 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，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的mapPartition接口将rdd并发写入HBase表中。 数据规划 在客户端执行：hbase
enabled为true时，是否压缩记录的事件。 false EventLog的周期清理 JobHistory上的Event log是随每次任务的提交而累积的，任务提交的次数多了之后会造成太多文件的存放。Spark提供了周期清理Evnet log的功能，用户可以通过配置开关和相应的清理周期参数来进行控制。
jobid 删除的Job的ID 返回结果 参数 描述 user 提交Job的用户。 status 包含Job状态信息的JSON对象。 profile 包含job信息的json对象。WebHCat解析JobProfile对象中的信息，该对象因Hadoop版本不同而不同。 id Job的id。
Dependency（RDD的依赖） RDD的依赖分别为：窄依赖和宽依赖。 图1 RDD的依赖 窄依赖：指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用。 宽依赖：指子RDD的分区依赖于父RDD的所有分区。 窄依赖对优化很有利。逻辑上，每个RDD的算子都是一个fork/join
单击上传2获取的GBase驱动文件。 单击驱动文件所在行的“Permission”列的值，勾选“User”列的“Read”和“Write”，“Group”列的“Read”和“Other”列的“Read”，单击“Set”。 通过使用HDFS命令直接上传： 将获取的GBase驱动文
于以下场景： 更改DataNode角色的存储目录，所有DataNode实例的存储目录将同步修改。 更改DataNode单个实例的存储目录，只对单个实例生效，其他节点DataNode实例存储目录不变。 对系统的影响 更改DataNode角色的存储目录需要停止并重新启动HDFS服务，集群未完全启动前无法提供服务。
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