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saveAsTextFile(path, compressionCodecClass) 把dataset写到一个text file、HDFS或者HDFS支持的文件系统中,spark把每条记录都转换为一行记录,然后写到file中。 saveAsSequenceFile(path, compressionCodecClass=None)
saveAsTextFile(path, compressionCodecClass) 把dataset写到一个text file、HDFS或者HDFS支持的文件系统中,spark把每条记录都转换为一行记录,然后写到file中。 saveAsSequenceFile(path, compressionCodecClass=None)
创建弹性伸缩策略 POST /v2/{project_id}/autoscaling-policy/{cluster_id} 集群HDFS文件接口 获取指定目录文件列表 GET /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/files?path={direct
Spark应用开发建议 RDD多次使用时,建议将RDD持久化 RDD在默认情况下的存储级别是StorageLevel.NONE,即既不存磁盘也不放在内存中,如果某个RDD需要多次使用,可以考虑将该RDD持久化,方法如下: 调用spark.RDD中的cache()、persist(
至多一次:处理的数据可能会丢失,但不会被重复处理。此情况下,系统吞吐量最大。 至少一次:保证数据传输可靠,但可能会被重复处理。此情况下,对在超时时间内没有获得成功处理响应的数据,会在Spout处进行重发,供后续Bolt再次处理,会对性能稍有影响。 精确一次:数据成功传递,不丢失,不冗余处理。此情况下,性能最差。 可靠
saveAsTextFile(path, compressionCodecClass) 把dataset写到一个text file、HDFS或者HDFS支持的文件系统中,spark把每条记录都转换为一行记录,然后写到file中。 saveAsSequenceFile(path, compressionCodecClass=None)
saveAsTextFile(path: String): Unit 把dataset写到一个text file、HDFS或者HDFS支持的文件系统中,spark把每条记录都转换为一行记录,然后写到file中。 saveAsSequenceFile(path: String, codec:
saveAsTextFile(path, compressionCodecClass) 把dataset写到一个text file、HDFS或者HDFS支持的文件系统中,spark把每条记录都转换为一行记录,然后写到file中。 saveAsSequenceFile(path, compressionCodecClass=None)
testtb1 on cluster default_cluster; dynamic_0001 扫描文件数超限制。 Hive Spark HetuEngine 计划/已经扫描的文件数量阈值。 建议配置值:100000 SELECT ss_ticket_number FROM store_sales
add='idx2=>cf1' -Dindexspecs.covered.to.add='idx1=>cf1:[c3],[c4]' -Dindexspecs.coveredallcolumn.to.add='idx3=>true' -Dindexspecs.splitkeys.to.set='idx1=>[\x010
数据导入 概述 使用Loader导入数据 典型场景:从SFTP服务器导入数据到HDFS/OBS 典型场景:从SFTP服务器导入数据到HBase 典型场景:从SFTP服务器导入数据到Hive 典型场景:从FTP服务器导入数据到HBase 典型场景:从关系型数据库导入数据到HDFS/OBS
勾选后端服务器,单击“下一步”。 “批量添加端口”参数填写为“9000”,单击“确定”。确认后端口配置无误后,单击“完成”。 如果是通过HTTP请求访问,端口填写“8123”。 后端服务器配置安全组。 配置完成后,在“监听器”界面的“后端服务器组”页签下,对应的后端服务器显示“健康检查结果”状态为“异常”。
[TBLPROPERTIES ("groupId"=" group1 ","locatorId"="locator1")] ...; 创建一个hive表,并指定表数据文件分布的locator信息。详细说明请参见使用HDFS Colocation存储Hive表。 CREATE TABLE tab1 (id INT
单击开始执行SparkSql语句。 图2 执行语句 如果希望下次继续使用已输入的SparkSql语句,请单击保存。 高级查询配置: 单击右上角的,对文件、功能、设置等信息进行配置。 查看快捷键: 单击右上角的,可查看语法和键盘快捷方式信息。 格式化SparkSql语句,请单击后的三角选择“格式”
-server <任一ZooKeeper实例所在节点业务IP>:<clientPort> 执行以下命令删除无用数据。 delete 待删除文件路径 登录FusionInsight Manager,选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > ZooKeeper > 配置 > 全部配置”,然后搜索“max
选中该告警,查看“附加信息”中“tabletId”的值。如果异常Tablet较多,附加信息中不能完全显示相关信息,可在Master FE节点的日志文件“${BIGDATA_LOG_HOME}/nodeagent/monitorlog/pluginmonitor.log”中搜索“Abnormal
log 修改“/opt/executor/webapps/executor/WEB-INF/classes/log4j.properties”文件开启executor的debug日志,提交测试任务,查看executor的日志并确认作业提交过程中的报错。 日志路径:/var/log/B
使用Loader导入数据至MRS集群 使用Loader从SFTP服务器导入数据到HDFS/OBS 使用Loader从SFTP服务器导入数据到HBase 使用Loader从SFTP服务器导入数据到Hive 使用Loader从FTP服务器导入数据到HBase 使用Loader从关系型数据库导入数据到HDFS/OBS
[TBLPROPERTIES ("groupId"=" group1 ","locatorId"="locator1")] ...; 创建一个hive表,并指定表数据文件分布的locator信息。详细说明请参见使用HDFS Colocation存储Hive表。 CREATE TABLE tab1 (id INT
单击开始执行SparkSql语句。 图2 执行语句 如果希望下次继续使用已输入的SparkSql语句,请单击保存。 高级查询配置: 单击右上角的,对文件、功能、设置等信息进行配置。 查看快捷键: 单击右上角的,可查看语法和键盘快捷方式信息。 格式化SparkSql语句,请单击后的三角选择“格式”