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集群数据导出 codegen 获取数据库中某张表数据生成Java并打包jar create-hive-table 创建Hive表 eval 执行sql并查看结果 import-all-tables 导入某个数据库下的所有表到HDFS中 job 生成一个sqoop任务 list-databases
开发思路 接收Kafka中数据,生成相应DStream。 对单词记录进行分类统计。 计算结果,并进行打印。 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Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“
集群数据导出 codegen 获取数据库中某张表数据生成Java并打包jar create-hive-table 创建Hive表 eval 执行sql并查看结果 import-all-tables 导入某个数据库下的所有表到HDFS中 job 生成一个sqoop任务 list-databases
右键选择单击样例代码项目中的pom文件,选择“Add as Maven Project”,添加Maven项目。 图2 添加Maven项目 通过Maven生成Jar包。 在Maven工具窗口,选择clean生命周期,执行Maven构建过程。 图3 选择clean生命周期,执行Maven构建过程
* 开发思路 接收Kafka中数据,生成相应DStream。 对单词记录进行分类统计。 计算结果,并进行打印。 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Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“
开发思路 接收Kafka中数据,生成相应DataStreamReader。 对单词记录进行分类统计。 计算结果,并进行打印。 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Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“
右键选择单击样例代码项目中的pom文件,选择“Add as Maven Project”,添加Maven项目 图2 添加Maven项目 通过Maven生成Jar包。 在Maven工具窗口,选择clean生命周期,执行Maven构建过程。 图3 选择clean生命周期,执行Maven构建过程
t都使用Func,生成新的RDD。 filter(f) 对RDD中所有元素调用Func,生成将满足条件数据集以RDD形式返回。 flatMap(f, preservesPartitioning=False) 先对RDD所有元素调用Func,然后将结果扁平化,生成新的RDD。 sa
在“pom.xml”所在目录将生成lib文件夹,其中包含样例项目所依赖的jar包。 准备依赖的Jar包和配置文件。 在Linux环境新建目录,例如“/opt/test”,并创建子目录“lib”。将样例工程依赖的Jar包导出,将1生成的Jar包,以及3生成的Jar包,上传到Linux的“lib”目录。
t都使用Func,生成新的RDD。 filter(f) 对RDD中所有元素调用Func,生成将满足条件数据集以RDD形式返回。 flatMap(f, preservesPartitioning=False) 先对RDD所有元素调用Func,然后将结果扁平化,生成新的RDD。 sa
ology.debug”和“topology.eventlogger.executors”。 拓扑如何处理数据是拓扑自身行为。样例拓扑随机生成字符并分隔字符串,需要查看处理情况时,请启用采样功能并参见查看Storm拓扑日志。 MRS 3.x及后续版本:执行以下命令,提交拓扑任务。
t都使用Func,生成新的RDD。 filter(f) 对RDD中所有元素调用Func,生成将满足条件数据集以RDD形式返回。 flatMap(f, preservesPartitioning=False) 先对RDD所有元素调用Func,然后将结果扁平化,生成新的RDD。 sa
t都使用Func,生成新的RDD。 filter(f) 对RDD中所有元素调用Func,生成将满足条件数据集以RDD形式返回。 flatMap(f, preservesPartitioning=False) 先对RDD所有元素调用Func,然后将结果扁平化,生成新的RDD。 sa
U): RDD[U] 对调用map的RDD数据集中的每个element都使用f方法,生成新的RDD。 filter(f: (T) => Boolean): RDD[T] 对RDD中所有元素调用f方法,生成将满足条件数据集以RDD形式返回。 flatMap[U](f: (T) => T
t都使用Func,生成新的RDD。 filter(f) 对RDD中所有元素调用Func,生成将满足条件数据集以RDD形式返回。 flatMap(f, preservesPartitioning=False) 先对RDD所有元素调用Func,然后将结果扁平化,生成新的RDD。 sa
在“pom.xml”所在目录将生成lib文件夹,其中包含样例项目所依赖的jar包。 准备依赖的Jar包和配置文件。 在Linux环境新建目录,例如“/opt/test”,并创建子目录“lib”。将样例工程依赖的Jar包导出,将1生成的Jar包,以及3生成的Jar包,上传到Linux的“lib”目录。
le"。 开发思路 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 主要分为四个部分: 读取文本数据,生成相应DataStream,解析数据生成UserRecord信息。 筛选女性网民上网时间数据信息。 按照姓名、性别进行keyby操作,并汇总在一个时间窗口内每个女性上网时间。
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