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println(s"Finished! Exit code is $exitCode") } 根据业务逻辑，开发对应的Spark应用程序，并设置用户编写的Spark应用程序的主类等常数。 如果您使用的是普通模式，准备业务应用代码及其相关配置即可。 调用org.apache.spark
Python3.x的tgz包也可以去Python官网下载。推荐使用Python-3.6.X版本，3.7版本无法使用rdd的take函数。 执行如下命令，设置Python3.x的配置信息及编译安装，安装到/opt/Bigdata/python3目录下。 ./configure --prefix=
分布式模式下，应注意Driver和Executor之间的参数传递 在Spark编程时，总是有一些代码逻辑中需要根据输入参数来判断，这种时候往往会使用这种方式，将参数设置为全局变量，先给定一个空值（null），在main函数中，实例化SparkContext对象之前对这个变量赋值。然而，在分布式模式下，执行
得task大小合理化。 修改并行度。 优化数据结构 把数据按列存放，读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时，通过设置spark.shuffle.consolidateFiles为true，来合并shuffle中间文件，减少shuffle文件的数量，减少文
得task大小合理化。 修改并行度。 优化数据结构 把数据按列存放，读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时，通过设置spark.shuffle.consolidateFiles为true，来合并shuffle中间文件，减少shuffle文件的数量，减少文
用户，例如admin用户）不具备该目录的rwx权限。 上述问题可通过执行以下步骤解决： 在客户端将“hbase.fs.tmp.dir”参数设置为当前kerberos用户的目录（如“/user/admin/hbase-staging”），或者为客户端（kerberos用户）提供已配置的目录所必须的rwx权限。
--lines-terminated-by 设定行分隔符，和Hive表或HDFS文件保持一致 --mysql-delimiters MySQL默认分隔符设置 export参数 --input-fields-terminated-by 字段分隔符 --input-lines-terminated-by
--lines-terminated-by 设定行分隔符，和hive表或hdfs文件保持一致 --mysql-delimiters MySQL默认分隔符设置 export参数 --input-fields-terminated-by 字段分隔符 --input-lines-terminated-by
得task大小合理化。 修改并行度。 优化数据结构 把数据按列存放，读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时，通过设置spark.shuffle.consolidateFiles为true，来合并shuffle中间文件，减少shuffle文件的数量，减少文
mapreduce.examples.FemaleInfoCollector <inputPath> <outputPath> 此命令包含了设置参数和提交job的操作，其中<inputPath>指HDFS文件系统中input的路径，<outputPath>指HDFS文件系统中output的路径。
mapreduce.examples.FemaleInfoCollector <inputPath> <outputPath> 此命令包含了设置参数和提交job的操作，其中<inputPath>指HDFS文件系统中input的路径，<outputPath>指HDFS文件系统中output的路径。
参数解释： 实际作业编号。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 tracking_url String 参数解释： 日志链接地址。当前仅SparkSubmit作业支持该参数。该参数基于集群的EIP访问集群中的YARN WebUI页面，用户如果在VPC界面解绑EIP，
@volatile private var endTime: Long = 0L @volatile private var numRecs: Long = 0L override def onQueryStarted(event: StreamingQueryListener
@volatile private var endTime: Long = 0L @volatile private var numRecs: Long = 0L override def onQueryStarted(event: StreamingQueryListener
工程。 根据集群版本选择对应的分支，下载并获取MRS相关样例工程。 例如本章节场景对应示例为“hcatalog-example”样例，获取地址：https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-mrs-example/tree/mrs-3.1.
学习，即可快速地进行业务开发。 功能丰富：CQL除了包含标准SQL的各类基本表达式等功能之外，还特别针对流处理场景增加了窗口、过滤、并发度设置等功能。 易于扩展：CQL提供了拓展接口，以支持日益复杂的业务场景，用户可以自定义输入、输出、序列化、反序列化等功能来满足特定的业务场景
@volatile private var endTime: Long = 0L @volatile private var numRecs: Long = 0L override def onQueryStarted(event: StreamingQueryListener
"node_root_password": "xxx", "log_collection": 1, "mrs_ecs_default_agency": "MRS_ECS_DEFAULT_AGENCY", "tags": [ { "key": "tag1",
@volatile private var endTime: Long = 0L @volatile private var numRecs: Long = 0L override def onQueryStarted(event: StreamingQueryListener
MERGE_ON_READ MERGE_ON_READ Hudi表属性配置-Hudi TableName Mapping Hudi表名称，如果不设置，则默认与源表名相同。 - Hudi表属性配置-Hive TableName Mapping Hudi表同步到Hive的表名映射关系，自定义表名。
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