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Spark on yarn-client运行框架 Spark on YARN-Client实现流程： 在YARN-Client模式下，Driver部署在Client端，在Client端启动。YARN-Client模式下，不兼容老版本的客户端。推荐使用YARN-Cluster模式。 客户端
delimiter, long maxRetry) 获取用户定义的Socket数据，作为输入流数据。 hostname是指Socket的服务器端的主机名称。 port指的是服务器的监测端口。 delimiter指的是消息之间的分隔符。 maxRetry指的是由于连接异常可以触发的最大重试次数。 public
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
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
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
employees_info_extended ADD COLUMNS (tel_phone STRING, email STRING); 建表时配置Hive数据加密 指定表的格式为RCFile(推荐使用)或SequenceFile，加密算法为ARC4Codec。SequenceFile
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
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置相关配置，并开启checkpoint功能 env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs
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
delimiter, long maxRetry) 获取用户定义的Socket数据，作为输入流数据。 hostname是指Socket的服务器端的主机名称。 port指的是服务器的监测端口。 delimiter指的是消息之间的分隔符。 maxRetry指的是由于连接异常可以触发的最大重试次数。 public
delimiter, long maxRetry) 获取用户定义的Socket数据，作为输入流数据。 hostname是指Socket的服务器端的主机名称。 port指的是服务器的监测端口。 delimiter指的是消息之间的分隔符。 maxRetry指的是由于连接异常可以触发的最大重试次数。 public
delimiter, long maxRetry) 获取用户定义的Socket数据，作为输入流数据。 hostname是指Socket的服务器端的主机名称。 port指的是服务器的监测端口。 delimiter指的是消息之间的分隔符。 maxRetry指的是由于连接异常可以触发的最大重试次数。 public
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置相关配置，并开启checkpoint功能 env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs
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
根据上述的业务场景进行功能开发，需要开发的功能如表4所示。 表4 在OpenTSDB中开发的功能 序号 步骤 代码实现 1 根据典型场景说明建立了数据模型 请参见配置OpenTSDB参数 2 写入指标数据 请参见写入OpenTSDB数据 3 根据指标项进行数据查询 请参见查询OpenTSDB数据 4 删除指定范围的数据
识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 监控资源利用率，评估当前配置是否过高。例如：CPU、内存、云硬盘、带宽等资源的利用率。 监控闲置的资源，避免浪费。例如：未挂载的云硬盘、未绑定的EIP等。 计费模式优化
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置相关配置，并开启checkpoint功能 env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs
properties文件，单击“Copy Path/Reference > Absolute Path”。 事务样例工程无需执行此步骤。 图2 复制配置文件绝对路径 使用clickhouse-example.properties路径替换Demo.java中getProperties()方法中proPath的路径。
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