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环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar，只需将样例工程复制到编译机器上即可。 用户需保证worker和driver的Python版本一致，否则将报错："Python
examples.KafkaWordCount。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。 object KafkaWordCount { def main(args: Array[String]):
SecurityKafkaWordCount。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。 object SecurityKafkaWordCount { def main(args:
SecurityKafkaWordCount。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。 public class SecurityKafkaWordCount { public static
Oozie REST接口介绍 常用接口与JAVA一样。 Java API主要由org.apache.oozie.client.OozieClient提供。 详情请参见http://oozie.apache.org/docs/5.1.0/WebServicesAPI.html。 父主题：
sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot").count() # 拿到两条将被删除的记录 ds = spark.sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot")
educe作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1.txt：数据输入文件 YuanJing,male,10 GuoYijun,male,5 Map阶段： 获取输入数据的一行并提取姓名信息。 查询HBase一条数据。
spark.examples.KafkaADCount。 /** * 运行Structured Streaming任务，统计广告的有效展示和有效点击数据，结果写入kafka中 */ object KafkaADCount { def main(args: Array[String]):
使用Spark执行Hudi样例程序（Scala） 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.hudi.examples.HoodieDataSourceExample。 插入数据： def insertData(spark: SparkSession
使用Spark执行Hudi样例程序（Java） 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.hudi.examples.HoodieWriteClientExample。 创建客户端对象来操作Hudi： String tablePath = args[0];
使用Spark执行Hudi样例程序（Java） 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.hudi.examples.HoodieWriteClientExample 创建客户端对象来操作Hudi： String tablePath = args[0];
Spark同步HBase数据到CarbonData（Java） 以下为Spark同步HBase数据到CarbonData的Java示例。 下面代码片段仅为演示。 具体代码参见：com.huawei.spark.examples.HBaseExternalHivetoCarbon。
Spark同步HBase数据到CarbonData（Java） 以下为Spark同步HBase数据到CarbonData的Java示例。 下面代码片段仅为演示。 具体代码参见：com.huawei.spark.examples.HBaseExternalHivetoCarbon。
hbase-common模块依赖commons-crypto，在hbase-common的pom.xml文件中，对于commons-crypto的引入，<version>使用了${commons-crypto.version}变量。该变量的解析逻辑为，os为aarch64时值为“1.0.0-hw-aar
打开FusionInsight Manager页面，看到Yarn服务的业务IP地址为192网段。 从Yarn的日志看到，Yarn读取的Spark Web UI地址为http://10.120.169.53:23011，是10网段的IP地址。由于192网段的IP和10网段的IP不能互通，所以导致访问Spark
在本地Windows环境中查看Spark程序调试结果 SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found binding in [jar:file:/D:/mavenlocal/org/apache/l
问题原因： 在IBM JDK下建立的Hive connection时间超过登录用户的认证超时时间（默认一天），导致认证失败。 IBM JDK的机制跟Oracle JDK的机制不同，IBM JDK在认证登录后的使用过程中做了时间检查却没有检测外部的时间更新，导致即使显式调用Hive
appName("KafkaWordCount").getOrCreate() # 创建表示来自kafka的input lines stream的DataFrame # 安全模式要修改spark/conf/jaas.conf和jaas-zk.conf为KafkaClient lines = spark
检查工程conf目录下“producer.properties”中配置的“bootstrap.servers”配置值中访问的IP和端口是否正确： 如果IP与Kafka集群部署的业务IP不一致，那么需要修改为当前集群正确的IP地址。 如果配置中的端口为21007（Kafka安全模式端口），那么修改该
此driver不能感知到这些Executor(s)的LOST事件，所以并未从自身的Executor list中移除。 从而导致在driver页面上还能看到这些Executor(s)，这是YARN NodeManager关闭之后的正常现象，NodeManager再次启动后，这些Executor(s)会被移除。
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