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“$SPARK_HOME” )下。 若运行“Spark on HBase”样例程序,需要在Spark客户端的“spark-defaults
通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME” )下。 若运行“Spark on HBase”样例程序,需要在Spark客户端的“spark-defaults
为:“/srv/BigData/data2”,则执行以下命令: mount /dev/vdb2 /srv/BigData/data2 弹性云服务器重启后,挂载会失效。您可以修改“/etc/fstab”文件,将新建磁盘分区设置为开机自动挂载,具体请参见设置开机自动挂载磁盘分区。 参见访问FusionInsight
kafka --kerberos.domain.name hadoop.系统域名.com //10.96.101.32:21007表示kafka服务器的IP:port SSL加密配置 服务端配置。 登录FusionInsight Manager页面,选择“集群 > 服务 > Kafka >
是,集群已绑定委托。 否,执行4.b。 单击“管理委托”,为集群绑定具有OBS文件系统操作权限的委托。 您可以直接选择系统默认的“MRS_ECS_DEFAULT_AGENCY”,也可以单击“新建委托”自行创建其他具有OBS文件系统操作权限的委托。 提交wordcount作业。 在M
_Services_Client.tar”。本章节仅以集群ID为1进行介绍,请以实际集群ID为准。 以客户端安装用户登录将要安装客户端的服务器。 进入安装包所在目录,执行如下命令解压软件包。 cd /tmp/FusionInsight-Client tar -xvf Fusion
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“$SPARK_HOME” )下。 若运行“Spark on HBase”样例程序,需要在Spark客户端的“spark-defaults
指定可以存储在znode中的数据的最大长度。单位是Byte。默认值为0xfffff,即低于1MB。 说明: 如果更改此选项,则必须在所有服务器和客户端上设置该系统属性,否则将出现问题。 0xfffff 父主题: ZooKeeper常见问题
指定可以存储在znode中的数据的最大长度。单位是Byte。默认值为0xfffff,即低于1MB。 说明: 如果更改此选项,则必须在所有服务器和客户端上设置该系统属性,否则将出现问题。 0xfffff 父主题: ZooKeeper常见问题
_Services_Client.tar”。本章节仅以集群ID为1进行介绍,请以实际集群ID为准。 以客户端安装用户登录将要安装客户端的服务器。 进入安装包所在目录,执行如下命令解压软件包。 cd /tmp/FusionInsight-Client tar -xvf Fusion
通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME” )下。 若运行“Spark on HBase”样例程序,需要在Spark客户端的“spark-defaults
生产者(Producer)将消息发布到Kafka主题(Topic)上,消费者(Consumer)订阅这些主题并消费这些消息。在Kafka集群上一个服务器称为一个Broker。对于每一个主题,Kafka集群保留一个用于缩放、并行化和容错性的分区(Partition)。每个分区是一个有序、不可
NameNode和DataNode之间的通信都是建立在TCP/IP的基础之上的。NameNode、DataNode、ZKFC和JournalNode能部署在运行Linux的服务器上。 图1 HA HDFS结构 图1中各模块的功能说明如表1所示。 表1 模块说明 名称 描述 NameNode 用于管理文件系统的命名空
nProvider, simpleJdbcMapper).withTableName("GOAL").withQueryTimeoutSecs(30); WordSpout wordSpout = new WordSpout();TopologyBuilder builder
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“$SPARK_HOME” )下。 若运行“Spark on HBase”样例程序,需要在Spark客户端的“spark-defaults
通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME” )下。 若运行“Spark on HBase”样例程序,需要在Spark客户端的“spark-defaults
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 on HBase”样例程序,需要在Spark客户端的“spark-defaults
mapreduce.TableIndexer -Dtablename.to.index=hbase_sample_table -Dindexspecs.to.add='IDX1=>info:[name->String]' -Dindexnames.to.build='IDX1' 然后用户
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