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数值改回“false”），将配置项“spark.inputFormat.cache.enabled”设置为“false”。 提交命令 假设用例代码打包后的jar包名为spark-hbaseContext-test-1.0.jar，并将jar包放在客户端“$SPARK_HOME”目
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迁移至新建的“/srv/BigData/hadoop/data3”目录，则将服务级别的此参数替换为现有的数据存储目录，如果有多个存储目录，用“,”隔开。则本示例中，为“/srv/BigData/hadoop/data2,/srv/BigData/hadoop/data3”。 单击“保存”。然后在“集群
迁移至新建的“/srv/BigData/hadoop/data3”目录，则将服务级别的此参数替换为现有的数据存储目录，如果有多个存储目录，用“,”隔开。则本示例中，为“/srv/BigData/hadoop/data2,/srv/BigData/hadoop/data3”。 单击“保存”。然后在“集群
数值改回“false”），将配置项“spark.inputFormat.cache.enabled”设置为“false”。 提交命令 假设用例代码打包后的jar包名为spark-hbaseContext-test-1.0.jar，并将jar包放在客户端“$SPARK_HOME”目
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Spark基本原理 Spark简介 Spark是一个开源的，并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发大数据应用，对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。 Spark提供了一个快速的计算、写入及交互式查询的框架。相比于Hadoop，Spark拥有明显的性能优势。Spark
CarbonData常见配置参数 本章节介绍CarbonData所有配置的详细信息。 carbon.properties相关参数 根据用户实际使用场景在服务端或者客户端配置CarbonData相关参数。 服务端：登录FusionInsight Manager页面，选择“集群 > 服务
为,。 OPTIONS('DELIMITER'=',' , 'QUOTECHAR'='"') 可使用'DELIMITER'='\t'来表示用制表符tab对CSV数据进行分隔。 OPTIONS('DELIMITER'='\t') CarbonData也支持\001和\017作为分隔符。
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输出类型 CSV文件输入 表输出 在“输入”中把“CSV文件输入”拖拽到网格中，在“输出”中把“表输出”拖拽到网格中，“输入”与“输出”之间用箭头进行连接。 设置数据保存信息并运行作业 单击“下一步”，进入“输出设置”界面参考下表填写参数。 表4 输出设置参数 参数名 说明 示例 架构名称
为,。 OPTIONS('DELIMITER'=',' , 'QUOTECHAR'='"') 可使用'DELIMITER'='\t'来表示用制表符tab对CSV数据进行分隔。 OPTIONS('DELIMITER'='\t') CarbonData也支持\001和\017作为分隔符。
数值改回“false”），将配置项“spark.inputFormat.cache.enabled”设置为“false”。 提交命令 假设用例代码打包后的jar包名为spark-hbaseContext-test-1.0.jar，并将jar包放在客户端“$SPARK_HOME”目
数值改回“false”），将配置项“spark.inputFormat.cache.enabled”设置为“false”。 提交命令 假设用例代码打包后的jar包名为spark-hbaseContext-test-1.0.jar，并将jar包放在客户端“$SPARK_HOME”目
快速开发HDFS应用 HDFS（Hadoop Distribute FileSystem）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，非常适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景： 处理海量数据（TB或PB级别以上） 需要很高的吞吐量
Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境。 DataStream：Flink用特别的类DataStream来表示程序中的流式数据。用户可以认为它们是含有重复数据的不可修改的集合(collection)，DataStream中元素的数量是无限的。
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