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mapreduce.TableIndexer -Dtablename.to.index=hbase_sample_table -Dindexspecs.to.add='IDX1=>info:[name->String]' -Dindexnames.to.build='IDX1' 然后用户
mapreduce.TableIndexer -Dtablename.to.index=hbase_sample_table -Dindexspecs.to.add='IDX1=>info:[name->String]' -Dindexnames.to.build='IDX1' 然后用户
} Thread.sleep(1000); } } // 任务取消时调用 public void cancel() { isRunning = false; } // 制作自定义快照
} Thread.sleep(1000) } } // 任务取消时调用 override def cancel(): Unit = { isRunning = false; }
高效序列化：优化数据序列化格式，同等数据量级下，更低的数据传输量。 流式传输：基于HTTP 2.0 stream, 保证HTTP协议通用性的同时，减少大量数据传输中RPC 重复调用。 断点续传：防止数据传输过程中连接异常断开后重传大量数据。 流量管控：支持按地区限制数据传输所占用的网络带宽，避免在跨地域有限带宽场景下因流量独占而影响其他业务的正常使用。
10000 可根据堆内存使用率、GC时长情况调整。 GC时长较长，可适当调小。 内存使用率高，可适当调小。 flush_proportion 调用刷盘的写内存比例，如果写入负载极高（如批处理=1000），可以降低该值。 仅MRS 3.3.0及之后版本支持该参数。 0.4 可根据堆内存
证代码，请在yarn-cluster模式下时，修改对应安全代码后再运行应用。 如果您使用的是普通模式，准备业务应用代码及其相关配置即可。 调用org.apache.spark.launcher.SparkLauncher.launch()方法，将用户的应用程序提交。 将Spark
} Thread.sleep(1000) } } // 任务取消时调用 override def cancel(): Unit = { isRunning = false; }
} Thread.sleep(1000) } } // 任务取消时调用 override def cancel(): Unit = { isRunning = false; }
3：已取消。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 hive_script_path String 参数解释： Hive脚本地址。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 create_by String 参数解释： 创建作业的用户ID。 约束限制：
证代码，请在yarn-cluster模式下时，修改对应安全代码后再运行应用。 如果您使用的是普通模式，准备业务应用代码及其相关配置即可。 调用org.apache.spark.launcher.SparkLauncher.launch()方法，将用户的应用程序提交。 将Spark
3 file.date.format 待导入文件的文件名中所包含的日志格式。 yyyyMMdd parameter.date.format 调用脚本时，所输入的日期格式，一般保持与“file.date.format”一致。 yyyyMMdd file.format.iscompressed
RollingFileAppender log4j.appender.DUAL.File=/var/log/dual.log //客户端本地双读日志路径，根据实际路径修改，但目录要有写入权限 log4j.additivity.DUAL=false log4j.appender
} Thread.sleep(1000) } } // 任务取消时调用 override def cancel(): Unit = { isRunning = false; }
“THRIFT_PORT”为ThriftServer实例的配置参数"hbase.regionserver.thrift.port"对应的值。 方法调用 // Get table of specified namespace. getTableNamesByNamespace(client
count += 1L } Thread.sleep(1000) } } // 任务取消时调用 override def cancel(): Unit = { isRunning = false; } override
<yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS>|<Log Level>|<产生该日志的线程名字>|<log中的message>|<日志事件调用类全名>(<日志打印文件>:<行号>) 2015-08-08 11:09:53,483 | INFO | [main] | Loading
system”页面 进入“/tmp/logs/执行用户名/bucket-logs-tfile/任务ID/Flink任务ID”目录，将该目录下文件全部下载到本地。 图6 获取作业日志文件 在2.c下载的文件中搜索“root.sg.d1”，如下图显示则表示数据从IoTDB中读取成功。 图7 读取IoTDB数据成功
加载Hive JDBC驱动 Class.forName(HIVE_DRIVER); 获取JDBC连接，确认HQL的类型（DDL/DML），调用对应的接口执行HQL，输出查询的列名和结果到控制台，关闭JDBC连接。 Connection connection = null;
加载Hive JDBC驱动 Class.forName(HIVE_DRIVER); 获取JDBC连接，确认HQL的类型（DDL/DML），调用对应的接口执行HQL，输出查询的列名和结果到控制台，关闭JDBC连接。 Connection connection = null;
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