如何解决Docker运行node应用程序时的依赖问题？ 问题描述 在微服务docker里面运行一个node程序，这个程序依赖一个node-gyp，怎么在程序运行之前安装好这些依赖。 解决办法 可以定制自己的Dockerfile，在Dockerfile里面添加node-gyp依赖。

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'cf:cid', '1000' 开发思路 查询table1表的数据。 根据table1表数据的key值去table2表做查询。 把前两步相应的数据记录做相加操作。 把上一步骤的结果写到table2表。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。

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运行选定的文本 要通过终端执行某些文本，如脚本的一部分，请在编辑器中选择它，然后通过“命令面板”（“Ctrl+Shift+P”/“Ctrl Ctrl”）运行命令Terminal: Run Selected Text in Active Terminal： 终端尝试运行选定的文本。

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对于倾斜列，在不产生歧义的情况下，可以使用原名也可以使用别名。skew hint的column不支持表达式，如果需要指定采用分布键为表达式的重分布存在倾斜，需要将重分布键指定为新的列，以新的列进行hint。 对于倾斜值，个数需为列数的整数倍并按列的顺序进行组合，组合的个数不能超过10个

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别名。skew hint的column不支持表达式，如果需要指定采用分布键为表达式的重分布存在倾斜，需要将重分布键指定为新的列，以新的列进行hint。 对于倾斜值，个数需为列数的整数倍并按列的顺序进行组合，组合的个数不能超过10个。如果各倾斜列的倾斜值的个数不一样，为了满足按列组

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别名。skew hint的column不支持表达式，如果需要指定采用分布键为表达式的重分布存在倾斜，需要将重分布键指定为新的列，以新的列进行hint。 对于倾斜值，个数需为列数的整数倍并按列的顺序进行组合，组合的个数不能超过10个。如果各倾斜列的倾斜值的个数不一样，为了满足按列组

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到启动程序的classpath路径下面。 如果修改了集群的 域名 ，那么core-site.xml将发生变化，需要下载最新的core-site.xml并放入到打包hive二次开发样例代码进程的classpath路径下面。 解决办法 下载集群Hive最新的客户端，获取最新的“core-site

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准备Spark应用运行环境 操作场景 Spark的运行环境（即客户端）只能部署在Linux环境下。您可以执行如下操作完成运行环境准备。 准备运行调测环境 在弹性云 服务器 管理控制台，申请一个新的弹性云服务器，用于应用开发运行调测。 弹性云服务器的安全组需要和 MRS 集群Master节点的安全组相同。

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'1000' 开发思路 查询Hive person表的数据。 根据person表数据的key值去table2表做查询。 把前两步相应的数据记录做相加操作。 把上一步骤的结果写到table2表。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。

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0及以上版本的基础版主备实例在只读域名不带负载均衡，对于可靠性和时延敏感的应用场景，建议使用集群或读写分离类型的实例。 Redis 4.0及以上版本的基础版主备实例的只读域名在从节点发生故障场景下会出现请求失败的情况，对于可靠性和时延敏感的应用场景，建议使用读写分离类型的实例。 Redis

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，样例代码中使用的用户为：sparkuser，需要修改为准备好的开发用户。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt”

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本文介绍D CS 常见的应用实践，帮助您更好地使用DCS。 实践 描述 使用DCS实现热点资源顺序访问 在互联网场景，例如商品秒杀，随着系统的并发飙升，需要多台机器并发运行。如果有两个用户同时发起的请求分别落在两个不同的机器上，虽然这两个请求可以同时执行，但是因为两个机器运行在两个不同的Java

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用的JDK版本一致。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，需要在客户端所在节点的hosts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。 操作步骤 修改样例代码。 当前样例代码中操作HBase的接口有三种，分别是普通接口，HFS接口（MRS 1.9.x版本不再支

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中调测Spark应用。 运行Python样例代码无需通过Maven打包。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt/example/” ）下。 运行任务 登录Spark客户端节点，执行如下命令： source 客户端安装目录/bigdata_env

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用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要删除的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkDelete接口对HBase表上这些rowKey对应的数据进行删除。 数据规划 基于BulkPut接口使用章节创建的HBase表及其中的数据进行操作。

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其中配置示例如下： 如果报没有权限读写本地目录的错误，需要指定“spark.sql.streaming.checkpointLocation”参数，且用户必须具有该参数指定的目录的读、写权限。 运行Python样例代码： 运行Python样例代码时需要将打包后的Java项目的jar包添加到st

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sh#{client_install_home} 安装客户端。 例如：./install.sh /opt/flinkclient 若集群开启Kerberos认证，如需在集群外的节点上使用客户端，请在该客户端的flink配置文件flink-conf.yaml的配置项“jobmanager.web.

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运行SparkPack企业ERP客户端推荐的电脑配置 推荐配置： 1）CPU： i5或者同等性能CPU以上 2）内存： 16GB及以上 3）可用硬盘空间： 500GB及以上 父主题： FAQ

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境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上（文件上传的路径需要和生成的jar包路径一致）。 若运行“Spark

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中使用的用户为：sparkuser，需要修改为准备好的开发用户。 打包项目 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上。 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 编译打包前，样例代码中的user

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PI和多线程的使用场景，帮助用户快速熟悉Kafka接口。 将开发好的程序编译运行，用户可在本地Windows开发环境中进行程序调测运行，也可以将程序编译为Jar包后，提交到Linux节点上运行。 开发Kafka应用 编译与运行程序 指导用户将开发好的程序编译并提交运行并查看结果。

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