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若当前集群中没有如上两个参数，请在左侧导航选择“JDBCServer > 自定义”，在自定义参数“spark.core-site.customized.configs”中增加如上两个参数，参数值为获取AK/SK和Endpoint信息准备的AK和SK。 图3 自定义添加OBS参数 保存配置并重启Spark服务。
通过JDBC访问Spark 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
/udf/hetuserver/UDF函数包 将UDF JAR文件上传到HDFS上自定义的目录存放，要确保用户对JAR文件具有读权限，建议权限设置“chmod 644”。若希望HetuEngine服务在卸载时一并删除UDF JAR文件，那么可以将自定义的目录创建在“/user/hetuserver/”路径中。
Processing-time和Ingestion-time。 高度灵活的流式窗口：Flink能够支持时间窗口、计数窗口、会话窗口，以及数据驱动的自定义窗口，可以通过灵活的触发条件定制，实现复杂的流式计算模式。 容错机制 分布式系统，单个Task或节点的崩溃或故障，往往会导致整个任务的失败
Flink对接云搜索服务（CSS）样例程序开发思路 场景说明 本样例实现了Flink消费一个自定义数据源，并将消费的数据写入Elasticsearch或云搜索服务CSS的功能。 主要提供了Elasticsearch Sink的构建及参数设置方法，实现通过Flink将数据写入Elasticsearch的功能。
如何处理checkpoint设置RocksDBStateBackend方式，且当数据量大时，执行checkpoint会很慢的问题？ 原因分析 由于窗口使用自定义窗口，这时窗口的状态使用ListState，且同一个key值下，value的值非常多，每次新的value值到来都要使用RocksDB的me
Seriablizale; // 该类作为快照的一部分，保存用户自定义状态 public class UDFState implements Serializable { private long count; // 初始化用户自定义状态 public UDFState()
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如何处理checkpoint设置RocksDBStateBackend方式，且当数据量大时，执行checkpoint会很慢的问题？ 原因分析 由于窗口使用自定义窗口，这时窗口的状态使用ListState，且同一个key值下，value的值非常多，每次新的value值到来都要使用RocksDB的me
Seriablizale; // 该类作为快照的一部分，保存用户自定义状态 public class UDFState implements Serializable { private long count; // 初始化用户自定义状态 public UDFState()
开发和部署HetuEngine Function Plugin 用户可以自定义一些函数，用于扩展SQL以满足个性化的需求，这类函数称为UDF。 本章节主要介绍开发和应用HetuEngine Function Plugin的具体步骤。 MRS 3.2.1及以后版本，需要基于JDK17
通过JDBC访问Spark 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 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JDBCServer节点上分别
如何处理checkpoint设置RocksDBStateBackend方式，且当数据量大时，执行checkpoint会很慢的问题？ 原因分析 由于窗口使用自定义窗口，这时窗口的状态使用ListState，且同一个key值下，value的值非常多，每次新的value值到来都要使用RocksDB的me
如何处理checkpoint设置RocksDBStateBackend方式，且当数据量大时，执行checkpoint会很慢的问题？ 原因分析 由于窗口使用自定义窗口，这时窗口的状态使用ListState，且同一个key值下，value的值非常多，每次新的value值到来都要使用RocksDB的me
Seriablizale; // 该类作为快照的一部分，保存用户自定义状态 public class UDFState implements Serializable { private long count; // 初始化用户自定义状态 public UDFState()
如何处理checkpoint设置RocksDBStateBackend方式，且当数据量大时，执行checkpoint会很慢的问题？ 原因分析 由于窗口使用自定义窗口，这时窗口的状态使用ListState，且同一个key值下，value的值非常多，每次新的value值到来都要使用RocksDB的me
集群添加组件 功能介绍 集群添加组件，仅MRS 3.1.2及之后普通版本和MRS 3.1.2-LTS.2及之后的LTS版本的自定义集群支持添加组件功能。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/components
WebUI”后的链接，进入HSConsole界面。 单击“数据源”，在Hive数据源所在行的“操作”列下单击“编辑”，在页面内新增自定义配置， 参考表1调整自定义参数。 表1 INSERT语句性能调优参数 参数名称 值 hive.max-partitions-per-writers 大
通过JDBC访问Spark 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 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JDBCServer节点上分别
系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 向ZooKeeper数据目录空间写入大量数据，导致依赖本目录（详细参见告警定位信息）的上游组件（例如Yarn、Flink、Spark等）的业务异常。 可能原因 往ZooKeeper数据目录空间写入大量数据，或者自定义阈值设置不合理。
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