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    spark reduce java 更多内容
  • BulkLoad接口使用

    中调测Spark应用。 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。 若运行“Spark on HBase”样例程序,需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn

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  • BulkLoad接口使用

    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。 若运行“Spark on HBase”样例程序,需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn

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  • Spark Scala API接口介绍

    Spark Scala API接口介绍 由于Spark开源版本升级,为避免出现API兼容性或可靠性问题,建议用户使用配套版本的开源API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类: SparkContext:是Spark的对外接口,负责向调用该类的scal

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  • DLI内置依赖包

    DLI 内置依赖包 DLI内置依赖包是平台默认提供的依赖包,用户打包Spark或Flink jar作业jar包时,不需要额外上传这些依赖包,以免与平台内置依赖包冲突。 Spark 3.1.1 依赖包 表1 Spark 3.1.1 依赖包 依赖包名称 accessors-smart-1

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  • Spark Python API接口介绍

    Spark Python API接口介绍 由于Spark开源版本升级,为避免出现API兼容性或可靠性问题,建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类: pyspark.SparkContext:是Spark的对外接口。负责向调用

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  • Spark Scala API接口介绍

    Spark Scala API接口介绍 由于Spark开源版本升级,为避免出现API兼容性或可靠性问题,建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类: SparkContext:是Spark的对外接口,负责向调用该类的scala应

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  • Spark Scala API接口介绍

    Spark Scala API接口介绍 由于Spark开源版本升级,为避免出现API兼容性或可靠性问题,建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类: SparkContext:是Spark的对外接口,负责向调用该类的scala应

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  • Spark scala API接口介绍

    Spark scala API接口介绍 由于Spark开源版本升级,为避免出现API兼容性或可靠性问题,建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类: SparkContext:是Spark的对外接口,负责向调用该类的scala应

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  • Spark Scala API接口介绍

    Spark Scala API接口介绍 由于Spark开源版本升级,为避免出现API兼容性或可靠性问题,建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类: SparkContext:是Spark的对外接口,负责向调用该类的scala应

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  • spark-shell执行SQL跨文件系统load数据到Hive表失败

    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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  • 使用Hue提交Oozie作业

    Hive2作业 使用Hue提交Oozie HQL脚本 使用Hue提交Oozie Spark2x作业 使用Hue提交Oozie Java作业 使用Hue提交Oozie Loader作业 使用Hue提交Oozie Mapreduce作业 使用Hue提交Oozie Sub workflow作业 使用Hue提交Oozie

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  • 作业管理

    持提交MapReduce Jar程序。 Spark:基于内存进行计算的分布式计算框架, MRS 支持提交SparkSubmit、Spark Script和Spark SQL作业。 SparkSubmit:提交Spark Jar和Spark Python程序,运行Spark Application计算和处理用户数据。

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  • BulkLoad接口使用

    (2)如果使用yarn-client模式运行,请确认Spark2x客户端Spark2x/spark/conf/spark-defaults.conf中 spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled参数配置为true """ from py4j.java_gateway

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  • 查看Spark任务日志失败

    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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  • Spark2x基本原理

    因此通过预写日志和可靠的Receiver,Spark Streaming就可以保证没有输入数据会由于Driver的失败而丢失。 SparkSQL和DataSet原理 SparkSQL 图7 SparkSQL和DataSet Spark SQL是Spark中用于结构化数据处理的模块。在Spark应用中,可以无缝地使用SQL语句亦或是DataSet

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  • 使用Hue提交Oozie作业

    Hive2作业 使用Hue提交Oozie HQL脚本 使用Hue提交Oozie Spark2x作业 使用Hue提交Oozie Java作业 使用Hue提交Oozie Loader作业 使用Hue提交Oozie Mapreduce作业 使用Hue提交Oozie Sub workflow作业 使用Hue提交Oozie

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  • MapReduce

    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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  • Java

    验证签名SDK的demo代码,包含WebSocketDemo.java、OkHttpDemo.java、LargeFileUploadDemo.java、HttpClientDemo.java等。 如果使用maven构建,可以使用SDK包中的libs\java-sdk-core-x.x.x.jar,也

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  • Java

    Java 操作场景 使用Java语言进行后端服务签名时,您需要先获取SDK,然后导入工程,最后参考校验后端签名示例校验签名是否一致。 本章节以IntelliJ IDEA 2018.3.5版本为例介绍。 前提条件 准备待用的签名密钥的Key和Secret。 已在控制台创建签名密钥,

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  • Java

    ObjectMapper; import java.io.BufferedReader; import java.io.InputStream; import java.io.InputStreamReader; import java.io.OutputStreamWriter;

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  • Java

    src\com\apig\sdk\demo\OkHttpDemo.java src\com\apig\sdk\demo\LargeFileUploadDemo.java src\com\apig\sdk\demo\WebSocketDemo.java .classpath Java工程配置文件 .project

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