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持客户端设定map个数。 setNumReduceTasks(int n) 核心接口,指定MapReduce作业的reduce个数。默认只启动1个。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.job.reduces”项。reduce个数由用户控制,通常场
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
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
配置HBase本地二级索引 登录MRS控制台,单击集群名称,选择“组件管理”。 在组件列表中选择“HBase > 服务配置”,在下拉列表中将“基础配置”切换为“全部配置”,进入HBase服务参数“全部配置”界面。 在HBase全部配置界面查看参数。 配置入口 配置项 默认值 描述 “HMaster
put = new Put(table1List.get(i).getString(0).getBytes()); // 计算结果 int resultValue = hiveValue + Integer.valueOf(hbaseValue);
val put = new Put(iteratorArray(i)._2.getRow) // 计算结果 val resultValue = hbase1Value.toInt + hbase2Value.toInt
方法:https://spark.apache.org/docs/3.1.1/monitoring.html#rest-api。 准备运行环境 安装客户端。在节点上安装客户端,如安装到“/opt/client”目录。 REST接口 通过以下命令可跳过REST接口过滤器获取相应的应用信息。
登录MRS控制台,在现有集群列表中单击集群名称,选择“组件管理”。 在组件列表中选择“HBase > 服务配置”,在下拉列表中将“基础配置”切换为“全部配置”,进入HBase服务参数“全部配置”界面。 在HBase全部配置界面查看相关参数。 表1 HBase Index相关参数 配置入口
果date1比date2迟,结果就是正数,那么结果就是负数;如果两个日期的日数相同,那么结果就是整数,否则按照每月31天以及时分秒的差异来计算小数部分。date1和date2的类型可以是date,timestamp,也可以是“yyyy-MM-dd”或“yyyy-MM-dd HH:mm:ss”格式的字符串
val put = new Put(iteratorArray(i).getString(0).getBytes) // 计算结果 val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt
所有支持的版本。 version 当前服务器WebHCat的版本。 例子 curl -i -u : --negotiate 'http://10.64.35.144:9111/templeton/v1/version' version/hive (GET) 描述 获取服务器Hive的版本 URL
Put put = new Put(table1List.get(i)._2().getRow()); // 计算结果 int resultValue = Integer.parseInt(hbase1Value) + Integer
(GET) 描述 获取服务器WebHCat的版本 URL http://www.myserver.com/templeton/v1/version 参数 无 返回结果 参数 描述 supportedVersions 所有支持的版本 version 当前服务器WebHCat的版本 例子
er端一直在进行GC,尝试回收垃圾来存放返回的数据,导致应用长时间挂起。 解决措施: 如果用户需要在OOM场景下强制将应用退出,那么可以在启动Spark Core应用时,在客户端配置文件“$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf”中的配置项“spark
er端一直在进行GC,尝试回收垃圾来存放返回的数据,导致应用长时间挂起。 解决措施: 如果用户需要在OOM场景下强制将应用退出,那么可以在启动Spark Core应用时,在客户端配置文件“$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf”中的配置项“spark
er端一直在进行GC,尝试回收垃圾来存放返回的数据,导致应用长时间挂起。 解决措施: 如果用户需要在OOM场景下强制将应用退出,那么可以在启动Spark Core应用时,在客户端配置文件“$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf”中的配置项“spark
Put put = new Put(table1List.get(i)._2().getRow()); // 计算结果 int resultValue = Integer.parseInt(hbase1Value) + Integer
val put = new Put(iteratorArray(i)._2.getRow) // 计算结果 val resultValue = hbase1Value.toInt + hbase2Value.toInt