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xxx:21005 mytopic 10 开发思路 接收Kafka中数据,生成相应DataStreamReader。 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 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“
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
不支持在Windows环境下运行。 操作步骤 生成MapReduce应用可执行包。 执行mvn package生成jar包,在工程目录target目录下获取,比如“mapreduce-examples-1.0.jar”。 上传生成的应用包“mapreduce-examples-1
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“$SPARK_HOME” )下。 将user
Spark动态分区插入场景内存优化 操作场景 SparkSQL在往动态分区表中插入数据时,分区数越多,单个Task生成的HDFS文件越多,则元数据占用的内存也越多。这就导致程序GC(Gabage Collection)严重,甚至发生OOM(Out of Memory)。 经测试证
通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“ /opt” )下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上(文件上传的路径需要和生成的jar包路径一致)。
fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例,请参见API Explorer的代码示例页签,可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 204 操作成功。 错误码 请参见错误码。 父主题: 标签管理接口
fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例,请参见API Explorer的代码示例页签,可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 204 删除数据连接成功 错误码 请参见错误码。 父主题: 数据连接管理
为:super,需要修改为准备好的开发用户。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME” )下。 将user
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“$SPARK_HOME” )下。 将user
通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“ /opt” )下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上(文件上传的路径需要和生成的jar包路径一致)。
在HMaster Web UI中显示处于“Dead Region Servers”状态的RegionServer什么时候会被清除掉? 回答 当一个在线的RegionServer突然运行停止,会在HMaster Web UI中显示处于“Dead Region Servers”状态。当停止运
lkLoad接口将rdd写入HFile中。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME” )下。 若运行“Spark
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“$SPARK_HOME” )下。 将user
iJ IDEA中导出的Jar包和需要的其他相关Jar包上传到Linux环境中执行打包。 打包业务的目的,是将IntelliJ IDEA代码生成的jar包与工程依赖的jar包,合并导出可提交的source.jar。 打包需使用storm-jartool工具,可在Windows或Linux上进行。
fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例,请参见API Explorer的代码示例页签,可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 请求成功 错误码 请参见错误码。 父主题: 版本元数据查询
ulkLoad接口将rdd写入HFile中。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME” )下。 若运行“Spark
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
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