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SQL样例程序开发思路 场景说明 用户自定义JDBCServer的客户端，使用JDBC连接来进行表的创建、数据加载、查询和删除。 数据规划 将数据文件上传至HDFS中。 确保以多主实例模式启动了JDBCServer服务，并至少有一个实例可连接客户端。在Linux系统HDFS客户端新建一个文本文件“data”，内容如下：
存成功。 Spark服务端配置更新后，如果“配置状态”为“配置过期”，则需重启组件以使配置生效。 图1 修改Spark配置 在Spark服务概览页面，选择“更多 > 重启服务/滚动重启服务”，验证管理员密码后，等待服务重启成功。 组件重启期间将无法对外提供服务，可能会影响集群的上
获取JDBC连接，执行HQL，输出查询的列名和结果到控制台，关闭JDBC连接。 在网络拥塞的情况下，您还可以设置客户端与JDBCServer连接的超时时间，可以避免客户端由于无限等待服务端的返回而挂起。使用方式如下： 在执行“DriverManager.getConnection”方法获取JDB
配置Yarn模式下Spark动态资源调度 操作场景 对于Spark应用来说，资源是影响Spark应用执行效率的一个重要因素。当一个长期运行的服务（比如JDBCServer），若分配给它多个Executor，可是却没有任何任务分配给它，而此时有其他的应用却资源紧张，这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度。
如何设置Spark作业执行时自动获取更多资源？ 答 对于Spark应用来说，资源是影响Spark应用执行效率的一个重要因素。当一个长期运行的服务（比如JDBCServer），如果分配给它多个Executor，可是却没有任何任务分配给它，而此时有其他的应用却资源紧张，这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度。
配置Yarn模式下Spark动态资源调度 操作场景 对于Spark应用来说，资源是影响Spark应用执行效率的一个重要因素。当一个长期运行的服务（比如JDBCServer），如果分配给它多个Executor，可是却没有任何任务分配给它，而此时有其他的应用却资源紧张，这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度。
Yarn模式下动态资源调度 操作场景 对于Spark应用来说，资源是影响Spark应用执行效率的一个重要因素。当一个长期运行的服务（比如JDBCServer），若分配给它多个Executor，可是却没有任何任务分配给它，而此时有其他的应用却资源紧张，这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度。
log Spark2x服务检查日志 JDBCServer2x日志 JDBCServer-start.log JDBCServer2x启动日志。 JDBCServer-stop.log JDBCServer2x停止日志。 JDBCServer.log JDBCServer2x运行时，Driver端日志。
log Spark2x服务检查日志 JDBCServer2x日志 JDBCServer-start.log JDBCServer2x启动日志。 JDBCServer-stop.log JDBCServer2x停止日志。 JDBCServer.log JDBCServer2x运行时，Driver端日志。
spark.deploy.zookeeper.url”来代替。 在网络拥塞的情况下，您还可以设置客户端与JDBCServer连接的超时时间，可以避免客户端由于无限等待服务端的返回而挂起。使用方式如下： 在执行“DriverManager.getConnection”方法获取JDB
表示作业所属组。 开始 表示作业开始时间。 持续时间 表示作业运行使用的时间。 Id 表示作业的编号，由系统自动生成。 如果MRS集群安装了Spark组件，则默认会启动一个作业“Spark-JDBCServer”，用于执行任务。 父主题： 使用Hue提交Oozie作业
spark.deploy.zookeeper.url”来代替。 在网络拥塞的情况下，您还可以设置客户端与JDBCServer连接的超时时间，可以避免客户端由于无限等待服务端的返回而挂起。使用方式如下： 在执行“DriverManager.getConnection”方法获取JDB
表示作业所属组。 开始 表示作业开始时间。 持续时间 表示作业运行使用的时间。 Id 表示作业的编号，由系统自动生成。 如果MRS集群安装了Spark组件，则默认会启动一个作业“Spark-JDBCServer”，用于执行任务。 父主题： 使用Hue提交Oozie作业
如果MRS集群安装了Spark组件，则默认会启动一个作业“Spark-JDBCServer”，用于执行任务。 搜索作业 在“Job Browser”的“Username”或“Text”，输入指定的字符，系统会自动搜索包含此关键字的全部作业。 清空搜索框的内容，系统会重新显示所有作业。 查看作业详细信息 在“Job
securityConfig = ";saslQop=auth-conf;auth=KERBEROS;principal=spark2x/hadoop.<系统域名>@<系统域名>;user.principal=sparkuser;user.keytab=/opt/FIclient/user.keytab;";
存成功。 Spark服务端配置更新后，如果“配置状态”为“配置过期”，则需重启组件以使配置生效。 图1 修改Spark配置 在Spark服务概览页面，选择“更多 > 重启服务/滚动重启服务”，验证管理员密码后，等待服务重启成功。 组件重启期间将无法对外提供服务，可能会影响集群的上
securityConfig = ";saslQop=auth-conf;auth=KERBEROS;principal=spark2x/hadoop.<系统域名>@<系统域名>;user.principal=sparkuser;user.keytab=/opt/FIclient/user.keytab;"
表示作业的编号，由系统自动生成。 如果MRS集群安装了Spark组件，则默认会启动一个作业“Spark-JDBCServer”，用于执行任务。 搜索作业 在“作业浏览器”的搜索栏，输入指定的字符，系统会按照ID、名称、用户自动搜索包含此关键字的全部作业。 清空搜索框的内容，系统会重新显示所有作业。
健康检查时，误将JDBCServer Kill 日期类型的字段作为过滤条件时匹配'2016-6-30'时没有查询结果 执行复杂SQL语句时报“Code of method ... grows beyond 64 KB”的错误 在Beeline/JDBCServer模式下连续运行
of method ... grows beyond 64 KB”的错误 在Beeline/JDBCServer模式下连续运行10T的TPCDS测试套会出现内存不足的现象 连上不同的JDBCServer，function不能正常使用 用add jar方式创建function，执行drop
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