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只能用在key-value对上，然后生成SequenceFile写到本地或者hadoop文件系统。 countByKey(): Map[K, Long] 对每个key出现的次数做统计。 foreach(func: (T) => Unit): Unit 在数据集的每一个元素上，运行函数func。 countByValue()(implicit
只能用在key-value对上，然后生成SequenceFile写到本地或者hadoop文件系统。 countByKey() 对每个key出现的次数做统计。 foreach(func) 在数据集的每一个元素上，运行函数。 countByValue() 对RDD中每个不同value出现的次数进行统计。
只能用在key-value对上，然后生成SequenceFile写到本地或者hadoop文件系统。 countByKey() 对每个key出现的次数做统计。 foreach(func) 在数据集的每一个元素上，运行函数。 countByValue() 对RDD中每个不同value出现的次数进行统计。
只能用在key-value对上，然后生成SequenceFile写到本地或者hadoop文件系统。 countByKey() 对每个key出现的次数做统计。 foreach(func) 在数据集的每一个元素上，运行函数。 countByValue() 对RDD中每个不同value出现的次数进行统计。
overy-point-offset-checkpoint”和“replication-offset-checkpoint”文件（两个文件做同样的修改）。 减少文件中第二行的数字（如果移出多个目录，则减少的数字为移出的目录个数）。 删除待移出的Partition所在的行（行结构为“Topic名称
NUM”参数设置核数。 配置Executor内存。 Executor的内存主要用于任务执行、通信等。当一个任务很大的时候，可能需要较多资源，因而内存也可以做相应的增加；当一个任务较小运行较快时，就可以增大并发度减少内存。 将“spark-defaults.conf”中的“spark.executor
proxy.idle.session.timeout 多租户模式下，JDBCServer代理session的空闲超时时间。如果在这段时间内没有做任何操作，session会被关闭。 7d spark.thriftserver.proxy.idle.session.check.operation
NUM”参数设置核数。 配置Executor内存。 Executor的内存主要用于任务执行、通信等。当一个任务很大的时候，可能需要较多资源，因而内存也可以做相应的增加；当一个任务较小运行较快时，就可以增大并发度减少内存。 将“spark-defaults.conf”中的“spark.executor
bigdata.hudi.examples.TransformerExample // 指定如何处理数据源拉取来的数据，可根据自身业务需求做定制 --enable-hive-sync // 开启hive同步，同步hudi表到hive --continuous // 指定流处理模式为连续模式
例如“国家”是一个维度，如果有200个不同的值，那么此维度的基数就是200。 根据官方建议和实践经验，在维度基数小于1万的时候，对维度字段做LowCardinality编码，导入性能会有略微下降，查询性能提升明显，数据存储空间下降明显。 在默认的情况下，声明了LowCardina
不出现OutOfMemoryError。 有限内存并不意味着内存无限小，它只是在内存不足于放下大于内存可用总量几倍的数据时，通过利用磁盘来做辅助从而确保查询依然稳定执行，但依然有一些数据是必须留在内存的，如在做涉及到Join的查询时，对于当前用于Join的相同key的数据还是需要
不出现OutOfMemoryError。 有限内存并不意味着内存无限小，它只是在内存不足于放下大于内存可用总量几倍的数据时，通过利用磁盘来做辅助从而确保查询依然稳定执行，但依然有一些数据是必须留在内存的，如在做涉及到Join的查询时，对于当前用于Join的相同key的数据还是需要
只能用在key-value对上，然后生成SequenceFile写到本地或者hadoop文件系统。 countByKey(): Map[K, Long] 对每个key出现的次数做统计。 foreach(func: (T) => Unit): Unit 在数据集的每一个元素上，运行函数func。 countByValue()(implicit
只能用在key-value对上，然后生成SequenceFile写到本地或者hadoop文件系统。 countByKey(): Map[K, Long] 对每个key出现的次数做统计。 foreach(func: (T) => Unit): Unit 在数据集的每一个元素上，运行函数func。 countByValue()(implicit
流式集群：用于流式数据处理任务，对实时数据源进行快速分析，主要包含Kafka、Flume等流式数据处理组件。 混合集群：既可以用来做离线数据分析，也可以用来做流处理任务的集群。 自定义：提供丰富的组件搭配，可自行选择对应版本MRS集群所支持的所有组件。 自定义 版本类型 MRS提供了
overy-point-offset-checkpoint”和“replication-offset-checkpoint”文件（两个文件做同样的修改）。 减少文件中第二行的数字（若移出多个目录，则减少的数字为移出的目录个数）。 删除待移出的Partition所在的行（行结构为“Topic名称
只能用在key-value对上，然后生成SequenceFile写到本地或者hadoop文件系统。 countByKey(): Map[K, Long] 对每个key出现的次数做统计。 foreach(func: (T) => Unit): Unit 在数据集的每一个元素上，运行函数func。 countByValue()(implicit
只能用在key-value对上，然后生成SequenceFile写到本地或者hadoop文件系统。 countByKey(): Map[K, Long] 对每个key出现的次数做统计。 foreach(func: (T) => Unit): Unit 在数据集的每一个元素上，运行函数func。 countByValue()(implicit
配置弹性伸缩：根据业务数据量的变化动态调整集群Task节点数量以增减资源，请参见配置弹性伸缩规则。 若MRS提供的变更配置方式不满足您的要求，您也可以通过重建集群，然后做数据迁移的方式实现集群配置的变更。 续费 如需续费，请进入“续费管理”页面进行续费操作。 欠费 包年/包月集群，没有欠费的概念。 按需购买的
出的就是初始化这个变量时的值null，这就是空指针异常的原因。 应用程序结束之前必须调用SparkContext.stop 利用spark做二次开发时，当应用程序结束之前必须调用SparkContext.stop()。 利用Java语言开发时，应用程序结束之前必须调用JavaSparkContext
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