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p和Snappy这两种默认压缩格式。本章节为HDFS新增加的压缩格式LZC（Lempel-Ziv Compression）提供配置方法。这种压缩格式增强了Hadoop压缩能力。有关Snappy的详细信息，请参阅http://code.google.com/p/snappy/。 本章节适用于MRS
p和Snappy这两种默认压缩格式。本章节为HDFS新增加的压缩格式LZC（Lempel-Ziv Compression）提供配置方法。这种压缩格式增强了Hadoop压缩能力。有关Snappy的详细信息，请参阅http://code.google.com/p/snappy/。 本章节适用于MRS
图2展示了使用IoTDB套件的全部组件形成的整体应用架构，IoTDB特指其中的时间序列数据库组件。 图2 IoTDB结构 用户可以通过JDBC/Session将来自设备传感器上采集的时序数据和服务器负载、CPU内存等系统状态数据、消息队列中的时序数据、应用程序的时序数据或者其他数据库中的时序
py”和“python-examples/pyline.py”的conf数组中的“hadoop.hadoop.com”修改为hadoop.实际域名。实际域名可登录FusionInsight Manager，选择“系统 > 权限 > 域和互信 > 本端域” 查看。 先使用kinit命令获取Kerberos认证的缓存。
reduce.application.timeout.alarm”或“spark.application.timeout.alarm”）为任务的预期执行时间。重新运行任务后，查看是否不再上报告警。 是，处理完毕。 否，执行5。 检查队列资源是否不足。 在原生页面找到该任务，查看该
在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn
即可在开发环境中（例如Eclipse中），右击“JDBCExample.java”，单击“Run as > Java Application”运行对应的应用程序工程。 使用windows访问MRS集群来操作Impala，有如下两种方式。 申请一台windows的ECS访问MRS集群操作Impala。
lib/hadoop-streaming-*.jar /apps/templeton/ 其中/apps/templeton/需要根据不同的实例进行修改，默认实例使用/apps/templeton/，Hive1实例使用/apps1/templeton/，以此类推。 避免对同一张表同时进行读写操作
在JDBCServer服务端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 snappy spark.dynamicAllocation.enabled 是否使用动态资源调度，用于根据规模调整注册于该应用的executor的数量。目前仅在YARN模式下有效。 JDBCServer默
在JDBCServer服务端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 snappy spark.dynamicAllocation.enabled 是否使用动态资源调度，用于根据规模调整注册于该应用的executor的数量。目前仅在YARN模式下有效。 JDBCServer默
广告点击事件 数据结构：adID^showID^clickTime 数据关联关系如下： 广告请求事件与广告展示事件通过adID关联。 广告展示事件与广告点击事件通过adID+showID关联。 数据要求： 数据从产生到到达流处理引擎的延迟时间不超过2小时 广告请求事件、广告展示事
广告点击事件 数据结构：adID^showID^clickTime 数据关联关系如下： 广告请求事件与广告展示事件通过adID关联。 广告展示事件与广告点击事件通过adID+showID关联。 数据要求： 数据从产生到到达流处理引擎的延迟时间不超过2小时 广告请求事件、广告展示事
Yarn模式下，有Driver、ApplicationMaster、Executor三种进程。在任务调度和运行的过程中，Driver和Executor承担了很大的责任，而ApplicationMaster主要负责container的启停。 因而Driver和Executor的参数配置对Spark应用的执行
Yarn模式下，有Driver、ApplicationMaster、Executor三种进程。在任务调度和运行的过程中，Driver和Executor承担了很大的责任，而ApplicationMaster主要负责container的启停。 因而Driver和Executor的参数配置对Spark应用的执行
MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 准备开发环境 在进行应用开发前，需首先准备开发环境，推荐使用Java语言进行开发，使用IntelliJ
a-examples-*.jar”和application.properties上传到当前路径下面。 在Linux上创建路径“/opt/spring”，将“huawei-spring-boot-kafka-examples-*.jar”和application.properties上传到当前路径下面。
在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn
WordCounter(); //HbaseMapper，用于解析tuple内容 SimpleHBaseMapper mapper = new SimpleHBaseMapper() .withRowKeyField("word")
存在可靠性和易用性问题，因此推荐使用keytab方式。 应用开发操作步骤 确认Storm和HDFS组件已经安装，并正常运行。 将storm-examples导入到IntelliJ IDEA开发环境，请参见准备Storm应用开发环境。 如果集群启用了安全服务，按登录方式需要进行以下配置：
realJob的日志，可以通过MRS Manager中Yarn服务提供的ResourceManager Web UI查看。 登录集群Master节点，可获取1作业的日志文件 ，具体hdfs路径为“/tmp/logs/{submit_user}/logs/{application_id}”。
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