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URL函数 提取函数 描述：提取函数用于从HTTP URL（或任何符合RFC 2396标准的URL）中提取内容。 [protocol:][//host[:port]][path][?query][#fragment] 提取的内容不会包含URI的语法分隔符，比如“：”或“？”。 u
入方向规则”（页面入口：单击“管理安全组规则”）页签列表中描述列自动增加“MRS Manager public ip access control rule”，便于用户识别。 图1 添加MRS集群安全组规则 自动获取的访问公网IP与用户本机IP不一致，属于正常现象，无需处理。 9022端口为MRS集群knox
资源利用率。 异构和多维资源调度 Superior Scheduler除支持CPU和内存资源的调度外，还支持扩展以下功能： 节点标签可用于识别不同节点的多维属性，可以根据这些标签进行调度。 资源池可用于对同一类别的资源进行分组并分配给特定的租户/队列。 租户内多用户公平调度 在叶
区写入到硬盘，由此来保证可扩展性。 Spark具有如下特点： 快速：数据处理能力，比MapReduce快10-100倍。 易用：可以通过Java，Scala，Python，简单快速的编写并行的应用处理大数据量，Spark提供了超过80种的操作符来帮助用户组建并行程序。 普遍性：S
入方向规则”（页面入口：单击“管理安全组规则”）页签列表中描述列自动增加“MRS Manager public ip access control rule”，便于用户识别。 图1 添加MRS集群安全组规则 自动获取的访问公网IP与用户本机IP不一致，属于正常现象，无需处理。 9022端口为MRS集群knox
flag IN ('wap', 'other'))AS web_uv FROM T GROUP BY day Flink SQL优化器可以识别相同的distinct key上的不同过滤器参数。例如示例中三个COUNT DISTINCT都在user_id列上。Flink可以只使用一
switch”参数控制，设置为“OFF”即可支持在客户端设置未配置的参数，存在安全风险，请谨慎操作。 不允执行reflect、reflect2、java_method和in_file函数。如果业务需要，可在HiveServer自定义参数中新增“hive.server2.builtin.udf
PariDStreamFunctions：键值对的DStream，常见的操作如groupByKey和reduceByKey。 对应的Spark Streaming的JAVA API是JavaStreamingContext，JavaDStream和JavaPairDStream。 Spark Streaming的常见方法与Spark
jar commons-configuration2-<version>.jar guava-<version>.jar protobuf-java-<version>.jar netty-all-<version>.jar zookeeper-<version>.jar zookeeper-jute-<version>
PariDStreamFunctions：键值对的DStream，常见的操作如groupByKey和reduceByKey。 对应的Spark Streaming的JAVA API是JavaSteamingContext，JavaDStream和JavaPairDStream。 Spark Streaming的常见方法与Spark
PariDStreamFunctions：键值对的DStream，常见的操作如groupByKey和reduceByKey。 对应的Spark Streaming的JAVA API是JavaSteamingContext，JavaDStream和JavaPairDStream。 Spark Streaming的常见方法与Spark
2，详情参见https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSYKE2_8.0.0/com.ibm.java.security.component.80.doc/security-component/jsse2Docs/matchsslcontext_tls
"hbase.master.kerberos.principal" => "备集群HMaster principal"} 备集群ID表示主集群识别备集群使用的id，请重新指定id值。可以任意指定，建议使用数字。 备集群ZooKeeper地址信息包含ZooKeeper业务IP地址、侦听
PariDStreamFunctions：键值对的DStream，常见的操作如groupByKey和reduceByKey。 对应的Spark Streaming的JAVA API是JavaStreamingContext，JavaDStream和JavaPairDStream。 Spark Streaming的常见方法与Spark
2，详情可参考https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSYKE2_8.0.0/com.ibm.java.security.component.80.doc/security-component/jsse2Docs/matchsslcontext_tls
2，详情参见https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSYKE2_8.0.0/com.ibm.java.security.component.80.doc/security-component/jsse2Docs/matchsslcontext_tls
PariDStreamFunctions：键值对的DStream，常见的操作如groupByKey和reduceByKey。 对应的Spark Streaming的JAVA API是JavaStreamingContext，JavaDStream和JavaPairDStream。 Spark Streaming的常见方法与Spark
2，详情参见https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSYKE2_8.0.0/com.ibm.java.security.component.80.doc/security-component/jsse2Docs/matchsslcontext_tls
authentication"))){ //security mode System.setProperty("java.security.krb5.conf", KRB); LoginUtil.login(PRINCIPAL, KEYTAB
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