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传入ThriftServer实例所在host和提供服务的port,根据认证凭据及配置文件新建Thrift客户端,访问ThriftServer,进行根据指定namespace获取tablename以及创建表、删除表的操作。 操作步骤 登录FusionInsight Manager,选择“集群 > 服务 > HBase
extraClassPath”参数值中添加服务端的依赖包路径,如“${BIGDATA_HOME}/FusionInsight_Spark2x_8.1.0.1/install/FusionInsight-Spark2x-3.1.1/spark/jars/streamingClient010/*”。 将各服务端节点的
in.mb”和“spark.yarn.executor.memoryOverhead”的值。 详细信息请参考如何在CarbonData中配置非安全内存? 该内存被数据查询和加载共享。所以如果加载和查询需要同时进行,建议将“carbon.unsafe.working.memory.in
Put put = new Put(table1List.get(i)._2().getRow()); // 计算结果 int resultValue = Integer.parseInt(hbase1Value) + Integer
conf文件中Master节点对用的IP修改为对应节点绑定的弹性公网IP。并将user.keytab文件与krb5.conf文件放到工程的conf目录中。 修改MRS集群的安全组规则,将IDEA所在Windows的IP策略改为全部放通。 父主题: Spark应用开发常见问题
除。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME” )下。 若运行“Spark on HBase”样例程序,
<level value="INFO"/> <appender-ref ref="TEST"/> </logger> 重新启动yarn-session.sh,提交任务。 自定义日志若指定了路径<file>/path/test.log</file>,需确保任务运行所使用的用户(flink-conf
中。 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“$SPARK_HOME” )下。 若运行“Spark on HBase”样例程序,
84:2181” user 访问HetuServer的用户名,即在集群中创建的“人机”用户的用户名。 tenant 指定访问HetuEngine计算实例的租户资源队列。 jdbc_location 导入并配置HetuEngine Python3样例工程中获取的hetu-jdbc-XXX
回答 当网络不稳定时,会出现上述问题。当beeline出现timed-out异常时,Spark不会尝试重连。 解决措施: 用户需要通过重新启动spark-beeline进行重连。 父主题: SQL和DataFrame
= udfState.getState(); } } 带checkpoint的窗口定义 该段代码是window算子的代码,每当触发计算时统计窗口中元组数量。 import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple; import org.apache
count = udfState.getState } } 带checkpoint的窗口定义 该段代码是window算子的代码,每当触发计算时统计窗口中元组数量。 import java.util import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple
打包项目 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME” )下。 若运行“Spark on HBase”样例程
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“$SPARK_HOME” )下。 若运行“Spark on HBase”样例程
t").getOrCreate() # 创建表示来自kafka的input lines stream的DataFrame # 安全模式要修改spark/conf/jaas.conf和jaas-zk.conf为KafkaClient lines = spark.readStream
打包项目 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME” )下。 若运行“Spark on HBase”样例程
中。 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“$SPARK_HOME” )下。 若运行“Spark on HBase”样例程序,
作。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME” )下。 若运行“Spark on HBase”样例程序,
= udfState.getState(); } } 带checkpoint的窗口定义 该段代码是window算子的代码,每当触发计算时统计窗口中元组数量。 import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple; import org.apache
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。 若运行“Spark on HBase”样例程