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Spark主要使用到如下这几个类: pyspark.SparkContext:是Spark的对外接口。负责向调用该类的python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。
jvm-overhead.max 用于JVM其他开销的本地内存的最大值,例如栈空间、垃圾回收空间等,通过-yD添加。 10g 选填 taskmanager.memory.jvm-overhead.fraction 用于JVM其他开销的本地内存占tm内存的比例,例如栈空间、垃圾回收空间等,通过-yD添加。
的插槽上。 是,执行4。 否,执行5。 联系硬件工程师将故障磁盘在线拔出。 以root用户登录发生告警的“主机名”节点,检查“/etc/fstab”文件中是否包含“挂载目录名”的行,用户密码为安装前用户自定义,请咨询系统管理员。 是,执行6。 否,执行7。 执行vi /etc/f
Manager界面的Hue操作日志。 hue-service-check.log Hue服务状态监控日志。 db_pwd.log Hue连接DBService数据库密码修改日志 modifyDBPwd_日期.log - watch_config_update.log 参数更新日志。 审计日志
Hive应用开发常用概念 客户端 客户端直接面向用户,可通过Java API、Thrift API访问服务端进行Hive的相关操作。 HQL语言 Hive Query Language,类SQL语句。 HCatalog HCatalog是建立在Hive元数据之上的一个表信息管理层
HCatalog应用程序支持在安装Hive和Yarn客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后,您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 已安装Hive和Yarn客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时,需要在客户端所在节点的hosts文件中设置主机名和I
原因分析 HDFS客户端的“hdfs-site.xml”文件中的dfs.blocksize大小没有更改,以客户端配置为准。 解决办法 确保“dfs.blocksize”为512的倍数。 重新下载安装客户端或者更改客户端配置。 dfs.blocksize是客户端配置,以客户端为准。若客户端不配置,以服务端为准。
Spark主要使用到如下这几个类: pyspark.SparkContext:是Spark的对外接口。负责向调用该类的python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。
info(((HBaseMultiScanner)rScanner).getClusterId()); } 客户端支持打印metric信息 “log4j.properties”文件中增加如下内容,客户端将metric信息输出到指定文件。指标项信息可参考打印metric信息说明。 log4j.logger
打开FusionInsight Manager页面,在告警列表中,单击此告警所在行的下拉框,查看该告警的主机地址 以root用户登录告警所在主机,用户密码为安装前用户自定义,请咨询系统管理员。 执行命令su - omm,切换到omm用户。 执行命令ulimit -u,获取到当前配置
doBuild(PKIXValidator.java:392) ... 47 more 回答 通过https协议连接安全集群,服务端的证书没有被认证,导致连接失败。 可以用集群内节点上java jdk目录下的cacerts(例如:/opt/Bigdata/jdk1.8.0_2
r、Storm、Kafka。 使用客户端命令,提交Topology失败。 可能原因 Storm服务异常。 客户端用户没有进行安全认证或者认证过期。 提交拓扑中包含storm.yaml文件和服务端冲突。 原因分析 用户提交拓扑失败,可能原因客户端侧问题或者Storm侧问题。 查看Storm状态。
info(((HBaseMultiScanner)rScanner).getClusterId()); } 客户端支持打印metric信息 “log4j.properties”文件中增加如下内容,客户端将metric信息输出到指定文件。指标项信息可参考打印metric信息说明。 log4j.logger
Hive JDBC应用程序支持在安装Hive客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后,您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 已安装Hive客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时,需要在客户端所在节点的hosts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。
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“$SPARK_HOME” )下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上(
通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME” )下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上
Spark多服务场景下,普通用户无法登录Spark客户端 问题 Spark存在多个服务场景时,当使用多服务时,普通用户无法登录spark-beeline。报错如下图所示: 原因 当Hive同时存在多场景服务时,普通用户不属于Hive用户组,没有Hive目录权限,导致无法登录。 解决方法 登录FusionInsight
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
Hive运维管理 Hive常用配置参数 Hive日志介绍 导入导出Hive数据库 导入导出Hive表/分区数据 使用Hive异常文件定位定界工具 父主题: 使用Hive