MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 MapReduce REST API接口介绍 父主题： MapReduce应用开发常见问题

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言进行Spark应用程序开发。 按不同的语言分，Spark的API接口如表1所示。 表1 Spark API接口 功能 说明 Scala API 提供Scala语言的API，Spark Core、SparkSQL和Spark Streaming模块的常用接口请参见Spark Scala

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实现AR导航 概述 开发指导 注意事项 父主题： WebARSDK使用手册

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实现Operator 定义API 实现Controller 生成代码和资源描述文件 父主题： 开发Operator

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Controller实现 修改controllers/hwfka_controller.go文件为如下内容： func (r *HwfkaReconciler) Reconcile(ctx context.Context, req ctrl.Request) (ctrl.Result

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查找所有实现 您可以在代码编辑器中右键单击所选符号，然后选择上下文菜单中的“快速查看”>“查看实现”（或按下 “Ctrl+Alt+B”（IDEA快捷键）），来查看该符号的实现。 父主题： 代码浏览

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e()方法。需要在Reconcile()方法中实现协调逻辑，创建Service、StatefulSet等资源，并更新应用实例状态，实现的过程中，可以参考： 查询资源：控制器使用controller-runtime库中的Client实现对Kubernetes资源的增查改删，示例代码参见：example_test

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KafkaManager KrbServer及LdapServer Kudu Loader Manager MapReduce Oozie OpenTSDB Presto Ranger Spark Spark2x StarRocks Storm Tez YARN ZooKeeper

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系统每15分钟周期性检测提交到Yarn上的Mapreduce和Spark应用任务（JDBC常驻任务除外），当检测到任务执行时间超过用户指定的超时时间时，产生该告警，但任务仍继续正常执行。其中，Mapreduce的客户端超时参数为“mapreduce.application.timeout

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Kudu与HBase的关系： Kudu的设计参考了HBase的结构，能够实现HBase擅长的快速随机读写、更新的功能。 二者主要差别在于： Kudu不依赖Zookeeper，通过自身实现Raft来保证一致性。 Kudu持久化数据不依赖HDFS，TServer实现数据的强一致性和可靠性。 父主题： 组件介绍

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开启细粒度权限时，用户通过该指导配置访问OBS权限，实现 MRS 用户对OBS文件系统下的目录权限控制。 该章节内容不适用于MRS 1.9.2版本。 如需对MRS的用户访问OBS的资源进行详细控制，可通过该功能实现。例如，您只允许用户组A访问某一OBS文件系统中的日志文件，您可以执行以下操作来实现： 为MRS集群配置

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Loader JD BCS erver Spark JobHistory Spark SparkResource Spark JDB CS erver2x Spark2x JobHistory2x Spark2x SparkResource2x Spark2x MetaStore Hive

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Spark输入 概述 “Spark输入”算子，将SparkSQL表的指定列转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入：SparkSQL表列 输出：字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Spark数据库 SparkSQL的数据库名称。 String

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Spark Core 日志聚合下，如何查看Spark已完成应用日志 Driver返回码和RM WebUI上应用状态显示不一致 为什么Driver进程不能退出 网络连接超时导致FetchFailedException 当事件队列溢出时如何配置事件队列的大小 Spark应用执行过程中

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MRS Spark 功能 通过MRS Spark节点实现在MRS中执行预先定义的Spark作业。 参数 用户可参考表1，表2和表3配置MRS Spark节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文、英文字母、数字、“_”、“-”、“/”

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成长地图 | 华为云 MapReduce服务 MapReduce服务（MapReduce Service）提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，可轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka等大数据组件。 图说MRS 产品介绍 仅两个按钮时选用 立即购买 成长地图

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执行analyze table语句，因资源不足出现任务卡住 问题 使用spark-sql执行analyze table语句，任务一直卡住，打印的信息如下： spark-sql> analyze table hivetable2 compute statistics; Query ID

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model_service.log as log from model_service.spark_model_service import SparkServingBaseService from pyspark.ml.classification import LogisticRegression

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使用Spark 运行Spark应用时修改split值报错 提交Spark任务时提示参数格式错误 磁盘容量不足导致Spark、Hive和Yarn服务不可用 引入jar包不正确导致Spark任务无法运行 Spark任务由于内存不够或提交作业时未添加Jar包，作业卡住 提交Spark任务

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Spark Core 日志聚合下，如何查看Spark已完成应用日志 Driver返回码和RM WebUI上应用状态显示不一致 为什么Driver进程不能退出 网络连接超时导致FetchFailedException 当事件队列溢出时如何配置事件队列的大小 Spark应用执行过程中

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Spark输入 概述 “Spark输入”算子，将SparkSQL表的指定列转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入：SparkSQL表列 输出：字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Spark数据库 SparkSQL的数据库名称。 String

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