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selectExpr("CAST(value AS STRING)") # 将lines切分为word words = lines.select(explode(split(lines.value, " ")).alias("word")) # 生成正在运行的
“ID” 表示作业的编号，由系统自动生成。 “Name” 表示作业的名称。 “Application Type” 表示作业的类型。 “Status” 表示作业的状态，包含“RUNNING”、“SUCCEEDED”、“FAILED”和“KILLED”。
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“ /opt/female/” ）下。
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“ /opt/female/” ）下。
将SparkLauncher程序和用户应用程序分别生成Jar包，并上传至运行此应用的Spark节点中。生成Jar包的操作步骤请参见在Linux环境中编包并运行Spark程序章节。
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“ /opt/female/” ）下。
标签的一个常见用法是使用生成数据点的机器名称以及机器所属的集群或池的名称来注释数据点。这使您可以轻松地制作显示每个服务器的服务状态的仪表盘，以及显示跨逻辑服务器池的聚合状态的仪表盘。
node-master1rLqO ~]# cat /opt/opentsdb-example/conf/opentsdb.properties tsd_hostname = node-ana-corejnWt tsd_port = 4242 tsd_protocol = https 执行mvn package生成
表1 UDF函数类型 UDF分类 描述 UDTF（User Defined Timeseries Generating Function） 自定义时间序列生成函数。该类函数允许接收多条时间序列，最终会输出一条时间序列，生成的时间序列可以有任意多数量的数据点。
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“ /opt/female/” ）下。
本工程示例为基于业务要求分析用户日志数据，读取文本数据后生成相应的DataStream，然后筛选指定条件的数据，并获取结果。
打包项目 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“$SPARK_HOME” ）下。
以数据源的方式操作HBase，将上面生成的RDD写入HBase表中。 读取HBase表中的数据，并且对其进行简单的操作。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。
以数据源的方式操作HBase，将上面生成的RDD写入HBase表中。 读取HBase表中的数据，并且对其进行简单的操作。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。
打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。
在数据导入过程中，可以使用“global_sort_partitions”或者“scale_factor”来避免生成小文件。
在数据导入过程中，可以使用“global_sort_partitions”或者“scale_factor”来避免生成小文件。
option("kafka.kerberos.domain.name", domain) .load() .selectExpr("CAST(value AS STRING)") .as(Encoders.STRING()); //生成运行字数
Action操作可以分为如下几种： 生成标量，如count（返回RDD中元素的个数）、reduce、fold/aggregate（返回几个标量）、take（返回前几个元素）。
在Linux中调测Presto应用开发 JDBC客户端运行及结果查看 执行mvn clean compile assembly:single生成jar包，在工程目录target目录下获取，比如:presto-examples-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar
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