DataStream[T] 在一个KeyedStream上滚动求和操作。 position和field代表对某一列求和。 def sum(field: String): DataStream[T] def min(position: Int): DataStream[T] 在一个KeyedS

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支持将DStream中的数据逐条写入到Kafka。 SparkSQL常用接口 Spark SQL中常用的类有： SQLContext：是Spark SQL功能和DataFrame的主入口。 DataFrame：是一个以命名列方式组织的分布式数据集。 HiveContext：获取存储在Hive中数据的主入口。 表6 常用的Actions方法

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方法 描述 boolean exists(Get get) 判断指定的rowkey在表中是否存在。 boolean[] existsAll(List<Get> gets) 判断这批指定的rowkey在表中是否存在，返回的boolean数组结果与入参位置一一对应。 Result get(Get

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exit(-1); } fprintf(stderr, "hdfsCreateDirectory- SUCCESS! : %s\n", dir); 写文件。 const char* file = "/tmp/nativeTest/testfile.txt"; hdfsFile writeFile

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join(other,numPartitions) 实现不同的Spark Streaming之间做合并操作。 SparkSQL常用接口 Spark SQL中在Python中重要的类有： pyspark.sql.SQLContext：是Spark SQL功能和DataFrame的主入口。

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groupId,String locatorId) 用colocation模式，创建一个FSDataOutputStream，从而允许用户在f路径写文件。 f为HDFS路径。 overwrite表示如果文件已存在是否允许覆盖。 用户指定文件所属的groupId和locatorId必须已经存在。

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返回：应用的HFile总数 Replication Admin新的接口，从HMaster获取指标值。每个Region Server在每一个心跳周期（默认是3秒）上报状态给HMaster。所以API通过Region Server在最后一个心跳时上报最新的指标值。 如果需要当前最新的指标值，使用由Region

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exit(-1); } fprintf(stderr, "hdfsCreateDirectory- SUCCESS! : %s\n", dir); 写文件。 const char* file = "/nativeTest/testfile.txt"; hdfsFile writeFile =

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方法 描述 boolean exists(Get get) 判断指定的rowkey在表中是否存在。 boolean[] existsAll(List<Get> gets) 判断这批指定的rowkey在表中是否存在，返回的boolean数组结果与入参位置一一对应。 Result get(Get

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groupId,String locatorId) 用colocation模式，创建一个FSDataOutputStream，从而允许用户在f路径写文件。 “f”为HDFS路径。 overwrite表示如果文件已存在是否允许覆盖。 用户指定文件所属的groupId和locatorId必须已经存在。

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Kafka Java API接口介绍 Kafka相关接口同开源社区保持一致，详情请参见https://kafka.apache.org/24/documentation.html。 Producer重要接口 表1 Producer重要参数 参数 描述 备注 bootstrap.servers

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的作用相当于一个容器。 SparkConf：Spark应用配置类，如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 JavaRDD：用于在java应用中定义JavaRDD的类，功能类似于scala中的RDD(Resilient Distributed Dataset)类。 Ja

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join(other,numPartitions) 实现不同的Spark Streaming之间做合并操作。 SparkSQL常用接口 Spark SQL中在Python中重要的类有： pyspark.sql.SQLContext：是Spark SQL功能和DataFrame的主入口。

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window(WindowAssigner<? super T, W> assigner) 窗口可以被定义在已经被分区的KeyedStreams上。窗口会对数据的每一个key根据一些特征（例如，在最近5秒中内到达的数据）进行分组。 public <W extends Window> AllWindowedStream<T

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DataStream[T] 在一个KeyedStream上滚动求和操作。 position和field代表对某一列求和。 def sum(field: String): DataStream[T] def min(position: Int): DataStream[T] 在一个KeyedS

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DataStream[T] 在一个KeyedStream上滚动求和操作。 position和field代表对某一列求和。 def sum(field: String): DataStream[T] def min(position: Int): DataStream[T] 在一个KeyedS

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YARN Java API接口介绍 关于YARN的详细API可以直接参考官方网站上的描述： http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 YARN常用的Java类有如下几个。 ApplicationClientProtocol

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方法 描述 boolean exists(Get get) 判断指定的rowkey在表中是否存在。 boolean[] existsAll(List<Get> gets) 判断这批指定的rowkey在表中是否存在，返回的boolean数组结果与入参位置一一对应。 Result get(Get

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hdfsDisconnect(fs); 准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/opt/client”目录。 Linux中编译并运行程序 进入Linux客户端目录，运行如下命令导入公共环境变量： cd /opt/client source bigdata_env 在该目录下用hdfs用户进行命令行认证，用户密码请咨询集群管理员。

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的作用相当于一个容器。 SparkConf：Spark应用配置类，如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 JavaRDD：用于在java应用中定义JavaRDD的类，功能类似于scala中的RDD(Resilient Distributed Dataset)类。 Ja

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DataStream[T] 在一个KeyedStream上滚动求和操作。 position和field代表对某一列求和。 def sum(field: String): DataStream[T] def min(position: Int): DataStream[T] 在一个KeyedS

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