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IDEA工具。HBase的运行环境即HBase客户端，根据指导完成客户端的安装和配置。 准备HBase应用开发和运行环境 准备工程 HBase提供了不同场景下的样例程序，您可以导入样例工程进行程序学习。 导入并配置HBase样例工程 准备安全认证 如果您使用的是安全集群，需要进行安全认证。
functions; 结果显示，被drop的function仍然存在，如图2所示。 图2 执行show functions操作后的结果 回答 问题根因： 上述两个问题是由于多主实例模式或者多租户模式下，使用spark-beeline通过add jar的方式创建function，此func
IDEA工具，请根据指导完成开发环境配置。 MapReduce的运行环境即MapReduce客户端，请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备MapReduce开发和运行环境 准备工程 MapReduce提供了不同场景下的样例程序，您可以导入样例工程进行程序学习。或者您可以根据指导，新建一个MapReduce工程。
问题中的图1中所示，会有两个任务一直在等待。 因此，当Web出现两个任务一直在等待的情况，首先检查Spark的核数是否大于Receiver的个数。 Receiver在Spark Streaming中是一个常驻的Spark Job，Receiver对于Spark是一个普通的任务，但它的生命周期和Spark
在Linux环境新建运行目录，将“target”目录下的“hbase-springboot-*.jar”放到该路径下，并上传配置文件到1配置的对应路径下。 切换到运行目录，执行以下命令，运行Jar包。 java -jar hbase-springboot-*.jar 否，执行3。 导出样例项目依赖的jar包。 在ID
选择文件夹“presto-examples”。Windows下要求该文件夹的完整路径不包含空格。 单击“Finish”。 导入成功后，PrestoJDBCExample类，为JDBC接口样例代码。 设置Eclipse的文本文件编码格式，解决乱码显示问题。 在Eclipse的菜单栏中，选择“Window > Preferences”。
准备开发和运行环境 Storm的应用程序当前推荐使用Java语言进行开发。可使用IntelliJ IDEA工具。 Storm的运行环境即Storm客户端，请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备Storm应用开发和运行环境 准备工程 Storm提供了不同场景下的样例程序，您可以导入样例工程进行程序学习。
IDEA工具，请根据指导完成开发环境配置。 MapReduce的运行环境即MapReduce客户端，请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备MapReduce开发和运行环境 准备工程 MapReduce提供了不同场景下的样例程序，您可以导入样例工程进行程序学习。或者您可以根据指导，新建一个MapReduce工程。
准备Eclipse与JDK 准备运行环境 MapReduce的运行环境即MapReduce客户端，请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备MapReduce应用运行环境 获取并导入样例工程 或者新建工程 MapReduce提供了不同场景下的样例程序，您可以导入样例工程进行程序学习。或者您可
= "xxx"的“xxx”修改为Doris的Master FE节点IP地址，Master FE节点可通过在Manager界面，选择“集群 > 服务 > Doris”，查看“Leader所在的主机”获取。 将代码中PORT = "xxx"的“xxx”修改为Doris的MySQL协议
CDM围绕大数据迁移上云和智能数据湖解决方案，提供了简单易用的迁移能力和多种数据源到数据湖的集成能力，降低了客户数据源迁移和集成的复杂性，有效的提高您数据迁移和集成的效率。 CDM服务迁移HDFS数据至MRS集群方案如图1所示。 图1 HDFS数据迁移示意 前提条件 已获取OBS的访问域名、端口，以及AK、SK信息。
functions; 结果显示，被drop的function仍然存在，如图2所示。 图2 执行show functions操作后的结果 回答 问题根因： 上述两个问题是由于多主实例模式或者多租户模式下，使用spark-beeline通过add jar的方式创建function，此func
HDFS应用程序支持在安装HDFS客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，可以上传Jar包至Linux客户端环境中运行应用。 HDFS应用程序只支持在Linux环境下运行，不支持在Windows环境下运行。 前提条件 已安装HDFS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
FlinkIoTDBSource”为执行FlinkIoTDBSource样例程序的开发程序。 场景二：使用Flink客户端在Linux环境下提交Flink作业 将1生成的Jar包放入Linux环境的Flink运行环境下（即Flink客户端），如“/opt/client”。 在Linux环境
回答 造成该现象的原因是NodeManager重启。使用ExternalShuffle的时候，Spark将借用NodeManager传输Shuffle数据，因此NodeManager的内存将成为瓶颈。 在当前版本的FusionInsight中，NodeManager的默认内存只有1
r。 Executor执行这些Task，将具体RDD的数据写入到步骤1创建的目录下。 Spark和YARN的关系 Spark的计算调度方式，可以通过YARN的模式实现。Spark共享YARN集群提供丰富的计算资源，将任务分布式的运行起来。Spark on YARN分两种模式：YARN
r。 Executor执行这些Task，将具体RDD的数据写入到步骤1创建的目录下。 Spark和YARN的关系 Spark的计算调度方式，可以通过YARN的模式实现。Spark共享YARN集群提供丰富的计算资源，将任务分布式的运行起来。Spark on YARN分两种模式：YARN
在程序代码完成开发后，可以在Windows环境下进行编译，本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。 操作步骤 在Windows环境下的IntelliJ IDEA开发环境中，确认配置HetuEngine应用安全认证中得到的“user.keytab”和“krb5.con
问题中的图1中所示，会有两个任务一直在等待。 因此，当Web出现两个任务一直在等待的情况，首先检查Spark的核数是否大于Receiver的个数。 Receiver在Spark Streaming中是一个常驻的Spark Job，Receiver对于Spark是一个普通的任务，但它的生命周期和Spark
中 - 大数据量的维度表建议采用HBase 数据量比较大，而且不要数据高一致的场景，可以采用HBase类的KV库提供维度表点查关联能力。 由于K-V库的数据需由另外的作业写入，与当前的Flink作业会存在一定的时差，容易导致当前Flink作业查询K-V库时不是最新的数据，且由于lo
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