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在样例工程的target下生成含有“flink-dws-sink-example-1.0.0-SNAPSHOT”字段的Jar包。 在Linux上进入客户端安装目录，如“/opt/client/Flink/flink/conf”作为作为运行目录，将1中生成的“target”目录下包
Spark异步任务执行表compaction参数设置规范 写作业未停止情况下，禁止手动执行run schedule命令生成compaction计划。 错误示例： run schedule on dsrTable 如果还有别的任务在写这张表，执行该操作会导致数据丢失。 执行run
records 问题 在Spark Streaming应用执行过程中重启Kafka时，应用无法从Kafka获取topic offset，从而导致生成Job失败。如图1所示，其中2017/05/11 10:57:00~2017/05/11 10:58:00为Kafka重启时间段。2017/05/11
动态分区插入场景内存优化 操作场景 SparkSQL在往动态分区表中插入数据时，分区数越多，单个Task生成的HDFS文件越多，则元数据占用的内存也越多。这就导致程序GC（Gabage Collection）严重，甚至发生OOM（Out of Memory）。 经测试证明：102
records 问题 在Spark Streaming应用执行过程中重启Kafka时，应用无法从Kafka获取topic offset，从而导致生成Job失败。如图1所示，其中2017/05/11 10:57:00~2017/05/11 10:58:00为Kafka重启时间段。2017/05/11
Spark动态分区插入场景内存优化 操作场景 SparkSQL在往动态分区表中插入数据时，分区数越多，单个Task生成的HDFS文件越多，则元数据占用的内存也越多。这就导致程序GC（Gabage Collection）严重，甚至发生OOM（Out of Memory）。 经测试证
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“ /opt” ）下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上（文件上传的路径需要和生成的jar包路径一致）。
在样例工程的target下生成含有“flink-dws-sink-example-1.0.0-SNAPSHOT”字段的Jar包。 在Linux上进入客户端安装目录，如“/opt/client/Flink/flink/conf”作为作为运行目录，将1中生成的“target”目录下包
为：super，需要修改为准备好的开发用户。 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“$SPARK_HOME” ）下。 将user
通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt” ）下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上（文件上传的路径需要和生成的jar包路径一致）。
fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 204 操作成功。 错误码 请参见错误码。 父主题： 标签管理接口
统计信息为空 问题 通过spark-sql创建Hudi表或者Hive表，未插入数据之前，查询表统计信息都为空。 回答 可以通过以下两种方式生成： 手动通过analyze命令，触发统计信息收集。如果没有插入数据，analyze命令执行完之后，再通过desc formatted ta
回答 bulkload是通过启动MapReduce任务直接生成HFile文件，再将HFile文件注册到HBase，因此错误的使用bulkload会因为启动MapReduce任务而占用更多的集群内存和CPU资源，也可能会生成大量很小的HFile文件频繁的触发Compaction，导致查询速度急剧下降。
iJ IDEA中导出的Jar包和需要的其他相关Jar包上传到Linux环境中执行打包。 打包业务的目的，是将IntelliJ IDEA代码生成的jar包与工程依赖的jar包，合并导出可提交的source.jar。 打包需使用storm-jartool工具，可在Windows或Linux上进行。
ing。 使用特定的规则扫描Hbase表。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark
读Kudu数据 功能简介 通过KuduClient.newScannerBuilder(KuduTable table)方法生成一个KuduScanner对象，然后再通过设置谓词条件从Kudu表里过滤读取数据。 代码样例 如下是读取数据的代码片段： KuduTable table
lkLoad接口将rdd写入HFile中。 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“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark
创建RDD。 以HBaseContext的方式操作HBase，将上面生成的RDD写入HBase表中。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME”
ulkLoad接口将rdd写入HFile中。 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“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark
设置scan的规则，例如：setCaching。 使用特定的规则扫描Hbase表。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark
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