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zookeeper.quorum 配置连接ZooKeeper节点的IP地址和端口,参数值格式为“IP1:port,IP2:port,IP3:port”,以此类推。默认端口号为“2181”。 sqoop.server.list 配置连接Loader的浮动IP和端口,参数值格式为“
IDEA,选择“Configure”。 图2 Quick Start 在“Configure”下拉菜单中单击“Project Defaults”。 图3 Configure 在“Project Defaults”菜单中选择“Project Structure”。 图4 Project Defaults
IDEA,选择“Configure”。 图2 Quick Start 在“Configure”下拉菜单中单击“Project Defaults”。 图3 Configure 在“Project Defaults”菜单中选择“Project Structure”。 图4 Project Defaults
IDEA,单击“Configure”下拉按钮。 图2 Choosing Configure 在“Configure”下拉菜单中单击“Project Defaults”。 图3 Choosing Project Defaults 在“Project Defaults”菜单中选择“Project Structure”。
10.132.190.165:21005 2h 1h req 10000000 show 5m click 5m 此命令将在kafka上创建3个topic:req、show、click,在2h内生成1千万条请求事件数据,请求事件的时间取值范围为{当前时间-1h 至 当前时间},并为
在数据集的每一个元素上,运行函数func。 java.util.Map<T,Long> countByValue() 对RDD中每个元素出现的次数进行统计。 表3 Spark Core新增接口 API 说明 public java.util.concurrent.atomic.AtomicBoolean
countByValue()(implicit ord: Ordering[T] = null): Map[T, Long] 对RDD中每个元素出现的次数进行统计。 表3 Spark Core新增接口 API 说明 isSparkContextDown:AtomicBoolean 该接口可判断sparkCon
在数据集的每一个元素上,运行函数func。 java.util.Map<T,Long> countByValue() 对RDD中每个元素出现的次数进行统计。 表3 Spark Core新增接口 API 说明 public java.util.concurrent.atomic.AtomicBoolean
countByValue()(implicit ord: Ordering[T] = null): Map[T, Long] 对RDD中每个元素出现的次数进行统计。 表3 Spark Core新增接口 API 说明 isSparkContextDown:AtomicBoolean 该接口可判断sparkCon
eam。 Spark Streaming的常见方法与Spark Core类似,下表罗列了Spark Streaming特有的一些方法。 表3 Spark Streaming方法介绍 方法 说明 socketTextStream(hostname: String, port: Int
建、删除和修改之外的所有数据库操作权限。 对于用户和角色的管理,仅有ClickHouse的内置用户clickhouse具有权限。 是,执行3。 否,执行4。 勾选“ClickHouse管理员权限”,单击“确定”操作结束。 单击“ClickHouse Scope”,进入ClickH
密码并申请crt、cer、cert和pem格式证书文件,以及key和pem格式密钥文件。申请的证书需要有签发功能。 更换HA证书(MRS 3.x及之后版本) 以omm用户登录主管理节点。 选择证书和密钥文件的生成方式: 若由证书中心生成,请在主备管理节点“${OMS_RUN_PA
可以输入集群内置的远端集群的NameService名称(haclusterX,haclusterX1,haclusterX2,haclusterX3,haclusterX4)。 也可以输入其他已配置的远端集群NameService名称。 IP 模式 目标IP的IP地址模式。系统会根据集群
集群内置的远端集群的NameService名称:haclusterX,haclusterX1,haclusterX2,haclusterX3,haclusterX4;也可输入其他已配置的远端集群NameService名称。 IP 模式 目标IP的IP地址模式。系统会根据集群网络类
本样例工程中,假定用户开发一个应用程序,用于管理企业中的使用A业务的用户信息,A业务操作流程如下: 序号 步骤 1 根据已有信息创建表。 2 导入用户数据。 3 增加“教育信息”列族,在用户信息中新增用户的学历、职称等信息。 4 根据用户编号查询用户姓名和地址。 5 根据用户姓名进行查询。 6 为提
可以把本HBase集群中的数据备份到另一个集群。支持HBase表普通写数据与Bulkload批量写数据场景下的容灾。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 前提条件 主备集群都已经安装并启动成功,且获取集群的管理员权限。 必须保证主备集群间的网络畅通和端口的使用。 如果主集群部
大约需要5秒完成采样。 图1 采样进行中 如下图显示“OK”表示没有反压,“HIGH”表示对应SubTask被反压。 图2 无反压状态 图3 反压状态 使用Hive SQL时如果Flink语法不兼容则可切换Hive方言 当前Flink支持的SQL语法解析引擎有default和Hi
非堆内存:在JVM中堆之外的内存称为非堆内存(Non Heap Memory),JVM自身运行时所需要的内存区域,非堆内存有多个内存池,通常包括以下3个部分: 代码缓存区(Code Cache):主要用于存放JIT所编译的代码。默认限制240MB,可以通过JVM启动参数-XX:InitialCodeCacheSize
IDEA,单击“Configure”下拉按钮。 图2 Choosing Configure 在“Configure”下拉菜单中单击“Project Defaults”。 图3 Choosing Project Defaults 在“Project Defaults”菜单中选择“Project Structure”。
} } } return ""; } 样例3:Hive数据读取的readHive方法。 private String readHive(String name) throws IOException