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StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置相关配置，并开启checkpoint功能 env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs
export HIVE_OPTS=-Xmx1024M（具体数值请根据业务调整），并重新执行source 客户端目录/bigdata_env配置环境变量。 父主题： 使用Hive
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 Configuration hbConf = HBaseConfiguration
MyRegistrator") val sc = new SparkContext(conf) // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 val hbConf = HBaseConfiguration
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 Configuration hbConf = HBaseConfiguration
上region的个数，即2000），则调整方案为（实际规格 / 默认规格）* 默认时间。 在服务端的“hbase-site.xml”文件中配置splitlog参数，如表1所示。 表1 splitlog参数说明 参数 描述 默认值 hbase.splitlog.manager.timeout
ut_data1.txt，input_data2.txt到此目录，命令如下： 在HDFS客户端，执行如下命令获取安全认证。 cd {客户端安装目录} source bigdata_env kinit <用于认证的业务用户> 在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs
MyRegistrator") val sc = new SparkContext(conf) // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 val hbConf = HBaseConfiguration
其中，<inputPath>指HDFS文件系统中input的路径。 运行Python样例程序 由于Python样例代码中未给出认证信息，请在执行应用程序时通过配置项“--keytab”和“--principal”指定认证信息。 bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置相关配置，并开启checkpoint功能 env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs
其中，<inputPath>指HDFS文件系统中input的路径。 运行Python样例程序 由于Python样例代码中未给出认证信息，请在执行应用程序时通过配置项“--keytab”和“--principal”指定认证信息。 bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置相关配置，并开启checkpoint功能 env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs
ython程序时要使用--jars把jar包加载到classpath中。 由于Python样例代码中未给出认证信息，请在执行应用程序时通过配置项“--keytab”和“--principal”指定认证信息。 bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode
SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("KafkaWriter"); // 配置Kafka Properties kafkaParams = new Properties(); kafkaParams.put("metadata
ython应用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群、创建RDD、广播变量等。 pyspark.SparkConf：Spark应用配置类。如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 pyspark.RDD（Resilient Distributed Dataset
ython应用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群、创建RDD、广播变量等。 pyspark.SparkConf：Spark应用配置类。如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 pyspark.RDD（Resilient Distributed Dataset
ython应用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群、创建RDD、广播变量等。 pyspark.SparkConf：Spark应用配置类。如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 pyspark.RDD（Resilient Distributed Dataset
选择一个存储数据的格式。 需要使用分隔符分隔数据时，选择“Delimited”，然后执行5。 需要使用序列化格式保存数据时，选择“SerDe”，执行6。 配置分隔符。 在“Field terminator”设置一个列分隔符。 如果分隔符不在列表中，选择“Other..”，然后输入新定义的分隔符。
efresh_duration，start_refresh_ahead_of_expiry,refresh_priority等属性做进一步配置来调整自动刷新任务。 mv_validity：物化视图生命周期。0表示永久有效，最短为1分钟。need_auto_refresh设置为fa
ython应用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群、创建RDD、广播变量等。 pyspark.SparkConf：Spark应用配置类。如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 pyspark.RDD（Resilient Distributed Dataset
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