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在Linux环境中调测HDFS应用 操作场景 HDFS应用程序支持在Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，可以上传Jar包至准备好的Linux环境中运行。 HDFS应用程序运行完成后，可直接通过运行结果查看应用程序运行情况，也可以通过HDFS日志获取应用运行情况。 前提条件 已安装客户端时：
理员可以设置互信的系统，使外部系统的用户可以在本系统中使用。每个系统用户安全使用的范围定义为“域”，不同的Manager系统需要定义唯一的域名。跨Manager访问实际上就是用户跨域使用。集群配置互信具体操作步骤请参考集群互信管理章节。 多集群互信场景下，以符合跨域访问的用户身份
在Linux环境中调测HDFS应用 操作场景 HDFS应用程序支持在Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，可以上传Jar包至准备好的Linux环境中运行。 HDFS应用程序运行完成后，可直接通过运行结果查看应用程序运行情况，也可以通过HDFS日志获取应用运行情况。 前提条件 已安装客户端时：
yarn-cluster模式下执行任务时，Spark的Driver程序在Application Master下执行，而在Application Master启动时就会通过-D${spark.yarn.app.container.log.dir}设置了输出目录，因此在yarn-cl
Java样例代码 功能介绍 在Spark应用中，通过使用Streaming调用kafka接口来获取数据,然后把数据经过分析后，找到对应的HBase表记录，再写到HBase表。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.spark.examples
在Linux环境中调测HDFS应用 操作场景 HDFS应用程序支持在Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，可以上传Jar包至准备好的Linux环境中运行。 HDFS应用程序运行完成后，可直接通过运行结果查看应用程序运行情况，也可以通过HDFS日志获取应用运行情况。 前提条件 已安装客户端时：
操作场景 在代码完成开发后，您可以在Windows开发环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。 HDFS应用程序运行完成后，可直接通过运行结果查看应用程序运行情况，也可以通过HDFS日志获取应用运行情况。 在本地Windows环境中调测HDFS程序 在开发环境中（例如IntelliJ
操作场景 在代码完成开发后，您可以在Windows开发环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。 HDFS应用程序运行完成后，可直接通过运行结果查看应用程序运行情况，也可以通过HDFS日志获取应用运行情况。 在本地Windows环境中调测HDFS程序 在开发环境中（例如IntelliJ
protocol使用SASL_PLAINTEXT。 如果Kafka所在集群的域名发生了更改，需要对${Flume客户端安装目录}/conf/flume-env.sh文件中的-Dkerberos.domain.name项的值做修改，具体请根据实际域名进行配置。 上传所配置的properties.prop
/bin/flink run-application --detached -t yarn-application -Dyarn.application.name=py_kafka -Dyarn.ship-files=/opt/client/Flink/flink/yarnship/
keytab文件，“人机”用户第一次登录时需修改密码。（普通模式不涉及） 在修改集群域名后，需要重新下载客户端，以保证客户端配置文件中kerberos.domain.name配置为正确的服务端域名。 使用Kafka客户端 以客户端安装用户，登录安装客户端的节点。 执行以下命令，切换到客户端安装目录。
一般是因为内存太少导致的。当内存较小时，任务中拷贝map输出的时间将显著增加。 为了减少等待时间，您可以适当增加堆内存空间。 任务的配置可根据mapper的数量和各mapper的数据大小来进行优化。根据输入数据的大小，优化“客户端安装路径/Yarn/config/mapred-site.xml”文件中的如下参数：
一般是因为内存太少导致的。当内存较小时，任务中拷贝map输出的时间将显著增加。 为了减少等待时间，您可以适当增加堆内存空间。 任务的配置可根据mapper的数量和各mapper的数据大小来进行优化。根据输入数据的大小，优化“客户端安装路径/Yarn/config/mapred-site.xml”文件中的如下参数：
/bin/flink run-application --detached -t yarn-application -Dyarn.application.name=py_kafka -Dyarn.ship-files=/opt/client/Flink/flink/yarnship/
导致Mapreduce任务失败。 回答 正常情况下 ，当一个application的单个task的attempt连续在一个节点上失败3次，那么该application的AppMaster就会将该节点加入黑名单，之后AppMaster就会通知调度器不要继续调度task到该节点，从而避免任务失败。
导致Mapreduce任务失败。 回答 正常情况下 ，当一个application的单个task的attempt连续在一个节点上失败3次，那么该application的AppMaster就会将该节点加入黑名单，之后AppMaster就会通知调度器不要继续调度task到该节点，从而避免任务失败。
引导操作目前仅支持Linux Shell脚本，脚本文件需以.sh结尾。 准备MRS节点引导操作脚本步骤如下： 上传所需安装包等文件至OBS文件系统。 正式编写脚本前，您需要将所需安装包、配置包的所有相关文件都上传到同Region的OBS文件系统中。 因为不同Region间有网络隔离，MRS虚
Spark是一个开源的并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发，统一的大数据应用，对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。 用户可以在MRS管理控制台在线创建一个作业并提交运行，也可以通过MRS集群客户端来以命令行形式提交作业。 前提条件 用户已经将运行作业所需的程序包
配置Windows通过EIP访问集群Kafka 操作场景 该章节通过指导用户配置集群绑定EIP，并配置Kafka文件的方法，方便用户可以在本地对样例文件进行编译。 操作步骤 为集群的每个节点申请弹性公网IP，并将本地Windows的hosts文件添加所有节点的公网IP对应主机域名的组合（注
在本地Windows环境中调测Spark应用 在程序代码完成开发后，您可以在Windows环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在IDEA端的运行步骤是一样的。 Windows环境中目前只提供通过JDBC访问Spark SQL的程序样例代码的运行，其他样例代码暂不提供。
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