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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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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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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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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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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usionInsight-Spark-*/spark/examples/jars命令， 查看样例程序的jar包。 jar包名最多为1023字符，不能包含;|&>,<'$特殊字符，且不可为空或全空格。 执行程序可存储于HDFS或者OBS中，不同的文件系统对应的路径存在差异。 OBS

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通过主机连接，用户可以在 DataArts Studio 数据开发中连接到指定的主机，通过脚本开发和作业开发在主机上执行Shell或Python脚本。主机连接保存连接某个主机的连接信息，当主机的连接信息有变化时，只需在主机连接管理中编辑修改，而不需要到具体的脚本或作业中逐一修改。 父主题： 管理中心

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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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ecutor执行Task并向Driver汇报运行状况。 Yarn和MapReduce的关系 MapReduce是运行在Yarn之上的一个批处理的计算框架。MRv1是Hadoop 1.0中的MapReduce实现，它由编程模型（新旧编程接口）、运行时环境（由JobTracker和T

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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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Spark性能优化 概述 Spark是基于内存的分布式计算框架。在迭代计算的场景下，数据处理过程中的数据可以存储在内存中，提供了比MapReduce高10到100倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储，使用户能够快速地从MapReduce切换到Spark计算平台上去

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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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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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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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构化的分布式数据集合，等同于关系数据库中的一张表，或者是R/Python中的Data Frame。DataFrame是Spark SQL中的最基本的概念，可以通过多种方式创建，例如结构化的数据集、Hive表、外部数据库或者RDD。 Spark SQL的程序入口是SQLContex

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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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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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表2 Action 方法 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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