true)。 localDir配置 Spark的Shuffle过程需要写本地磁盘，Shuffle是Spark性能的瓶颈，I/O是Shuffle的瓶颈。配置多个磁盘则可以并行的把数据写入磁盘。如果节点中挂载多个磁盘，则在每个磁盘配置一个Spark的localDir，这将有效分散Sh

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map(w => (w,1)).reduceByKey(_+_).collect() spark-submit 用于提交Spark应用到Spark集群中运行，返回运行结果。需要指定class、master、jar包以及入参。 示例：执行jar包中的GroupByTest例子，入参

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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。 表格存储

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在OBS桶中自动创建该目录（如已存在out目录，会报错）。 单击“测试运行”，执行该脚本作业。 待测试完成，执行“提交”。 在“作业监控”界面，查看作业执行结果。 图4 查看作业执行结果 作业日志中显示已运行成功 图5 作业运行日志 图6 作业运行状态 查看OBS桶中返回的记录。（没设置返回可跳过）

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JD BCS erver方式使用了ShuffleService功能，Reduce阶段所有的Executor会从NodeManager中获取数据，当数据量达到一个级别（10T级别），会出现NodeManager单点瓶颈（ShuffleService服务在NodeManager进程中），就会出现某些Task获取数据超时，从而出现该问题。

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JAVADStreamKafkaWriter.writeToKafkaBySingle() 支持将DStream中的数据逐条写入到Kafka。 Spark SQL常用接口 Spark SQL中重要的类有： SQLContext：是Spark SQL功能和DataFrame的主入口。 DataFrame：是一个以命名列方式组织的分布式数据集

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JAVADStreamKafkaWriter.writeToKafkaBySingle() 支持将DStream中的数据逐条写入到Kafka。 Spark SQL常用接口 Spark SQL中重要的类有： SQLContext：是Spark SQL功能和DataFrame的主入口。 DataFrame：是一个以命名列方式组织的分布式数据集

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

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Spark如何将数据写入到DLI表中 使用Spark将数据写入到DLI表中，主要设置如下参数： fs.obs.access.key fs.obs.secret.key fs.obs.impl fs.obs.endpoint 示例如下： import logging from operator

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码解压目录中“src\oozie-examples\oozienormal-examples”目录下的“OozieMapReduceExample、OozieSparkHBaseExample和OozieSparkHiveExample三个样例工程。 在应用开发环境中，导入样例工程到IDEA开发环境。

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在本地Windows环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。 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。 在IntelliJ IDEA中查看应用程序运行情况。

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登录华为云管理控制台界面，在“现有集群”列表中单击需要卸载补丁的集群名称，单击“补丁管理”页签，找到需要卸载的补丁，单击“卸载”，等待补丁卸载成功后，需要按照该章节顺序依次执行相关操作。 当“状态”显示为“卸载失败”时，在“失败任务”中查看错误提示信息，查找相应日志来定位处理。

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Spark Core样例程序（Scala） 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com.huawei.bigdata.spark.examples.FemaleInfoCollection： val

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hive.convertInsertingPartitionedTable=true命令在Spark会话中配置。 重启相关组件 补丁安装完成后，需要手动重启相关大数据组件服务，使补丁生效。 提供两种重启方式，请根据业务自行选择重启方式： 滚动重启：影响小，耗时长。 离线重启：会断服，耗时短。

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true)。 localDir配置 Spark的Shuffle过程需要写本地磁盘，Shuffle是Spark性能的瓶颈，I/O是Shuffle的瓶颈。配置多个磁盘则可以并行的把数据写入磁盘。如果节点中挂载多个磁盘，则在每个磁盘配置一个Spark的localDir，这将有效分散Sh

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true)。 localDir配置 Spark的Shuffle过程需要写本地磁盘，Shuffle是Spark性能的瓶颈，I/O是Shuffle的瓶颈。配置多个磁盘则可以并行的把数据写入磁盘。如果节点中挂载多个磁盘，则在每个磁盘配置一个Spark的localDir，这将有效分散Sh

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用户可以将海量业务数据，存储在MRS的分析集群，即使用Hive/Spark组件保存。Hive/Spark的数据文件则保存在HDFS中。GaussDB(DWS)支持在相同网络中，配置一个GaussDB(DWS)集群连接到一个MRS集群，然后将数据从HDFS中的文件读取到GaussDB(DWS)。 确保

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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在左侧的导航列表中选择“Hive > HiveServer”。在配置项中，给参数“hive.security.authorization.sqlstd.confwhitelist”添加配置项值“mapreduce.job.priority”即可。 图1 hive.security.authorization

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map(w => (w,1)).reduceByKey(_+_).collect() spark-submit 用于提交Spark应用到Spark集群中运行，返回运行结果。需要指定class、master、jar包以及入参。 示例：执行jar包中的GroupByTest例子，入参

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