DLI 中的Spark组件与 MRS 中的Spark组件有什么区别？ DLI和MRS都支持Spark组件，但在服务模式、接口方式、应用场景和性能特性上存在一些差异。 DLI服务的Spark组件是全托管式服务，用户对Spark组件不感知，仅仅可以使用该服务，且接口为封装式接口。 DLI的

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该应用程序中使用了DStream中的print算子来显示结果，该算子会调用RDD中的take算子来实现底层的计算。 Take算子会以Partition为单位多次触发计算。 在该问题中，由于Shuffle操作，导致take算子默认有两个Partition，Spark首先计算第一个Parti

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已获取MRS SparkSQL数据源的地址。 为了使 DLV 大屏与MRS集群网络互通，您需要使用 云数据迁移 （ CDM ）集群作为网络代理。请确保在CDM服务中已有可用的集群，且CDM集群与MRS集群必须处在相同的区域、可用区和VPC中，且两者还必须在相同安全组中或者安全组规则允许两者可以正常通信。

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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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该应用程序中使用了DStream中的print算子来显示结果，该算子会调用RDD中的take算子来实现底层的计算。 Take算子会以Partition为单位多次触发计算。 在该问题中，由于Shuffle操作，导致take算子默认有两个Partition，Spark首先计算第一个Parti

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要存放在一个关系型数据库中，由MetaStore管理和处理。在产品中，Hive的元数据由DBService组件存储和维护，由Metadata组件提供元数据服务。 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

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MRS Spark读写HBase样例 21:23 Spark读写HBase样例 MapReduce服务 MRS Spark读取Hive写入HBase样例 23:41 Spark读取Hive写入HBase样例 MapReduce服务 MRS Spark读写ElasticSearch样例 33:20

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查看Spark任务日志失败 问题现象 任务运行中查看日志失败。 任务运行完成，但是查看不到日志。 原因分析 问题1：可能原因是MapReduce服务异常。 问题2：可能原因如下： Spark的JobHistory服务异常。 日志太大，NodeManager在做日志汇聚的时候出现超时。

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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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ght Manager，选择“集群 > 服务 > Oozie > 配置”，在搜索框中搜索“OOZIE_HTTPS_PORT”查看。 [root@kwephispra44947 map-reduce]# oozie job -oozie https://kwephispra44948:21003/oozie/

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本工程应用程序每5秒启动一次任务，读取Kafka中的数据并更新到指定的HBase表中。 SparkStreamingtoHbaseScalaExample SparkStructuredStreamingJavaExample 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Ka

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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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表2 Action API 说明 reduce(f) 对RDD中的元素调用Func。 collect() 返回包含RDD中所有元素的一个数组。 count() 返回的是dataset中的element的个数。 first() 返回的是dataset中的第一个元素。 take(num)

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表2 Action API 说明 reduce(f) 对RDD中的元素调用Func。 collect() 返回包含RDD中所有元素的一个数组。 count() 返回的是dataset中的element的个数。 first() 返回的是dataset中的第一个元素。 take(num)

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Spark Core样例程序（Python） 功能简介 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见collectFemaleInfo.py： def contains(str, substr): if substr

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Spark Core样例程序（Python） 功能简介 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见collectFemaleInfo.py： def contains(str, substr): if substr

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Spark Core样例程序（Python） 功能简介 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见collectFemaleInfo.py： def contains(str, substr): if substr

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Streaming，从kafka中读取广告请求数据、广告展示数据、广告点击数据，实时获取广告有效展示统计数据和广告有效点击统计数据，将统计结果写入kafka中。 StructuredStreamingStateScalaExample 在Spark结构流应用中，跨批次统计每个sessi

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在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn

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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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衡量指标主要用于查看相应的指标来发现Hive服务或执行过程中的一些问题，尽快能定位Hive的性能问题。通常我们查看指标的顺序应该是通用指标，接入层指标，HiveMetaStore，HiveServer相关指标，其它相关组件的指标（如MapReduce/Spark/HDFS）。下面列举目前可查看到的相关指标信息：

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