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Spark Structured Streaming样例程序 Spark Structured Streaming样例程序开发思路 Spark Structured Streaming样例程序（Java） Spark Structured Streaming样例程序（Scala）
略，需确保OBS服务已开启AccessLabel功能，若未开启，需手动开启，详细操作请联系OBS服务运维人员。 fs.obs.guardian.enabled true 是否开启使用Guardian。 进入Guardian服务“概览”页面，选择“更多 > 重启服务”。 配置Hive对接OBS文件系统。
ry。相关涉及服务名称、角色名称的描述和操作请以实际版本为准。 前提条件 已安装Ranger服务且服务运行正常。 已启用Hive服务的Ranger鉴权功能，并且需要先重启Hive服务，再重启Spark服务，再启用Spark服务的Ranger鉴权。启用Spark服务的Ranger鉴权后再重启Spark服务。
HiveServer或者MetaStore实例的健康状态为unknown 问题现象 HiveServer或者MetaStore实例的健康状态为unknown。 可能原因 HiveServer或者MetaStore实例被停止。 解决方案 重启HiveServer或者MetaStore实例。
Spark Structured Streaming样例程序 Spark Structured Streaming样例程序开发思路 Spark Structured Streaming样例程序（Java） Spark Structured Streaming样例程序（Scala）
已启用Hive服务的Ranger鉴权功能，并且需要先重启Hive服务，再重启Spark服务，再启用Spark服务的Ranger鉴权。启用Spark服务的Ranger鉴权后再重启Spark服务。 已创建用户需要配置权限的用户、用户组或Role。 创建的用户已加入hive用户组。 操作步骤 使用Ranger管理员用户ra
MRS集群资源归属于用户，MRS提供基于该资源的半托管云服务能力，用户拥有对集群的完全控制权，默认情况下，云服务无权限对客户集群进行操作，集群日常运维管理由用户负责，如果在大数据集群运维过程中遇到了相关技术问题，可以联系技术支持团队获得帮助，该技术支持仅协助分析处理MRS云服务相关求助，不包含云服务以外的求助，例如用户基于大数据平台构建的应用系统等。
到的数据中恢复的优势。建议缓存RDD时不采取多备份选项，因为用于预写日志的容错文件系统很可能也复制了数据。 在启用了预写日志以后，数据接收吞吐率会有降低。由于所有数据都被写入容错文件系统，文件系统的写入吞吐率和用于数据复制的网络带宽，可能就是潜在的瓶颈了。在此情况下，需要创建更多
Spark Structured Streaming样例程序 Spark Structured Streaming样例程序开发思路 Spark Structured Streaming样例程序（Java） Spark Structured Streaming样例程序（Scala）
qualified_function_name ( parameter_name parameter_type [, ...] ) RETURNS return_type [ COMMENT function_description ] [ LANGUAGE [ JAVA ] ] [ SPECIFIC
Tserver一直重启，导致日志数量大量积累的问题 解决Kudu监控指标数据过大的问题 Spark 解决Spark JDBCServer在session关闭超时的时候会出现session一直存在的问题 解决连接Spark JDBCServer任务失败的问题 解决JDBC插入时多文件下的性能问题 Hadoop 解决S
如果客户端请求中不包含机架信息，则默认返回leader副本 return Optional.of(partitionView.leader()); } } } 开启方法： 服务端：根据不同特性更新“replica.selector.class”配置项：
Kafka连接ZooKeeper客户端时发生断链 问题现象 Kafka客户端连接ZooKeeper客户端时发生断链。 客户端日志出现报错“ Received event :disconnected::none: with disconnected Writer Zookeeper”。
010 SparkStructuredStreamingJavaExample 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 SparkStructuredStreamingPythonExample
MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把
果不依赖工具，将外部数据加载到Hive表各分区不是一件容易的事情。 云数据迁移服务可以轻松将外部数据源（关系数据库、对象存储服务、文件系统服务等）加载到Hive分区表。 本实践为您演示使用CDM云服务将MySQL数据导入到MRS集群内的Hive分区表中，流程如下： 步骤1：在MRS
Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序 Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序开发思路 Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序（Scala） 父主题： 开发Spark应用
配置Structured Streaming使用RocksDB做状态存储 操作场景 状态信息存储在默认的HDFS BackedStateStore，随着状态数据的增多，垃圾回收器需要处理更多的对象，从而增加了垃圾回收的时间和开销，导致JVM GC占用大量时间。可以通过配置参数spark
Spark Structured Streaming状态操作样例程序 Spark Structured Streaming状态操作样例程序开发思路 Spark Structured Streaming状态操作样例程序（Scala） 父主题： 开发Spark应用
structured streaming功能与可靠性介绍 Structured Streaming支持的功能 支持对流式数据的ETL操作。 支持流式DataFrames或Datasets的schema推断和分区。 流式DataFrames或Datasets上的操作：包括无类型，类
