SparkRTC如何实现云端录制？ 具体操作步骤请参见云端录制管理。 父主题： 录制相关

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MapReduce服务 MRS Spark读写ElasticSearch样例 33:20 Spark读写ElasticSearch样例 MapReduce服务 MRS Spark-submit提交SparkSQL样例 19:35 Spark-submit提交SparkSQL样例 MapReduce服务

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等功能。 Spark spark-examples SparkHbasetoHbaseJavaExample Spark从HBase读取数据再写入HBase的Java/Scala示例程序。 本示例工程中，Spark应用程序实现两个HBase表数据的分析汇总。 SparkHbasetoHbaseScalaExample

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本工程应用程序实现从HDFS上读取文本数据并计算分析。 SparkRExample示例不支持未开启Kerberos认证的集群。 SparkPythonExample SparkScalaExample SparkRExample SparkLauncherJavaExample 使用Spark Launcher提交作业的Java/Scala示例程序。

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Yarn与其他组件的关系 Yarn和Spark组件的关系 Spark的计算调度方式，可以通过Yarn的模式实现。Spark共享Yarn集群提供丰富的计算资源，将任务分布式的运行起来。Spark on Yarn分两种模式：Yarn Cluster和Yarn Client。 Yarn

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√ √ MapReduce服务（MRS HBase） √ × × √ × × × MapReduce服务（MRS Hive） √ √ √ √ √ × √ MapReduce服务（MRS Kafka） √ × √ × × × √ MapReduce服务（MRS Spark）[1] √

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本工程应用程序实现从HDFS上读取文本数据并计算分析。 SparkRExample示例不支持未开启Kerberos认证的集群。 SparkPythonExample SparkScalaExample SparkRExample SparkLauncherJavaExample 使用Spark Launcher提交作业的Java/Scala示例程序。

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本工程应用程序实现从HDFS上读取文本数据并计算分析。 SparkRExample示例不支持未开启Kerberos认证的集群。 SparkPythonExample SparkScalaExample SparkRExample SparkLauncherJavaExample 使用Spark Launcher提交作业的Java/Scala示例程序。

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实现 在内部，GIN索引包含一个在键上构造的B-tree索引，每个键是一个或多个被索引项的一个元素（比如，一个数组的一个成员）。并且页面上每个元组包含了堆指针的B-tree的一个指针（一个posting tree），当列表小到足以和键值一起存储到一个索引元组中时，则是堆指针的一个简单列表（一个posting

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Storage Service，简称OBS）存储数据和模型的备份和快照，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 与MapReduce服务的关系 数据解析使用MRS的Spark作为解析时的计算引擎，通过HadoopService与Spark交互。 父主题： 产品介绍

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实现 在内部，GIN索引包含一个在键上构造的B-tree索引，每个键是一个或多个被索引项的一个元素（比如，一个数组的一个成员）。并且页面上每个元组包含了堆指针的B-tree的一个指针（一个posting tree），当列表小到足以和键值一起存储到一个索引元组中时，则是堆指针的一个简单列表（一个posting

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文件。 MapReduce服务（MapReduce Service，MRS） LakeFormation与MRS集群中的Ranger、Hive、Spark对接，实现湖、仓元数据统一管理。 数据仓库 服务 GaussDB （DWS） LakeFormation与DWS对接，实现湖、仓元数据统一管理。

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spark-shell执行SQL跨文件系统load数据到Hive表失败 用户问题 使用spark-shell命令执行SQL或者spark-submit提交的Spark任务里面有SQL的load命令，并且原数据和目标表存储位置不是同一套文件系统，上述两种方式MapReduce任务启动时会报错。

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用户名/logs）。 日志已被清理（spark的JobHistory默认存放7天的eventLog，配置项为spark.history.fs.cleaner.maxAge；MapReduce默认存放15天的任务日志，配置项为mapreduce.jobhistory.max-age-ms）。

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MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题： 组件介绍

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。 Hive与Spark的关系 Hive支持使用Spark作为执行引擎，当执行引擎切换为Spark后，客户端下发的Hive SQL在Hive端进行逻辑层处理和生成物理执行计划，并将执行计划转换成RDD语义下的DAG，最后将DAG作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算，

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ples/OozieSparkHBaseExample 使用Oozie调度Spark访问HBase的示例程序。 oozie-examples/ooziesecurity-examples/OozieSparkHiveExample 使用Oozie调度Spark访问Hive的示例程序。

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mples/OozieSparkHBaseExample 使用Oozie调度Spark访问HBase的示例程序。 oozie-examples/oozienormal-examples/OozieSparkHiveExample 使用Oozie调度Spark访问Hive的示例程序。

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提交Hive作业 提交Spark作业 Spark基于内存进行计算的分布式计算框架。Spark支持提交Spark Jar和Spark python程序，执行Spark application，计算和处理用户数据。 提交Spark作业 提交SparkSQL作业 Spark基于内存进行计算的

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新建MRS SparkSQL数据连接 连接MRS SparkSQL前，需要满足以下条件： 已创建一个包含Spark组件的MRS 2.x之前版本集群，并且请确保MRS集群已关闭Kerberos认证。对于开启Kerberos认证的MRS SparkSQL数据源， DLV 暂不支持。 已获取MRS

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仓库服务GaussDB（DWS），MapReduce服务MRS，云数据库RDS等。使用 DLI 的跨源能力，需要先创建跨源连接。 管理控制台界面具体操作请参考《 数据湖探索 用户指南》。 使用Spark作业跨源访问数据源支持使用scala，pyspark和java三种语言进行开发。 表格

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