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StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置相关配置，并开启checkpoint功能 env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs
00元。 数据规划 在开始开发应用前，需要创建Hive表，命名为person，并插入数据。同时，创建HBase table2表，用于将分析后的数据写入。 将原日志文件放置到HDFS系统中。 在本地新建一个空白的log1.txt文件，并在文件内写入如下内容： 1,100 在HDFS
org/projects/flink/flink-docs-release-1.15。 DataStream Checkpoint 窗口 Job Pipeline 配置表 结构 Flink结构如图2所示。 图2 Flink结构 Flink整个系统包含三个部分： Client Flink Client主要给
Flink在当前版本中重点构建如下特性，其他特性继承开源社区，不做增强。 DataStream Checkpoint 窗口 Job Pipeline 配置表 架构 Flink架构如图2所示。 图2 Flink架构 Flink整个系统包含三个部分： Client Flink Client主要给
JavaStreamingContext(sparkConf, new Duration(Long.parseLong(batchSize) * 1000)); //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir);
告点击事件，广告主需要实时统计有效的广告展示和广告点击数据。 已知： 终端用户每次请求一个广告后，会生成广告请求事件，保存到kafka的adRequest topic中。 请求一个广告后，可能用于多次展示，每次展示，会生成广告展示事件，保存到kafka的adShow topic中。
在本地Windows中调测HDFS程序 操作场景 在代码完成开发后，您可以在Windows开发环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。 HDFS应用程序运行完成后，可直接通过运行结果查看应用程序运行情况，也可以通过HDFS日志获取应用运行情况。 在本地Windows中调测HDFS程序
下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.spark.examples.JavaDstreamKafkaWriter： Spark版本升级后，推荐使用新接口createDirectStream，老接口createStream仍然存在，但是性能和稳定性差，建议不要使用老接口开发应用程序。
JavaStreamingContext(sparkConf, new Duration(Long.parseLong(batchTime) * 1000)); //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir);
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ClickHouse应用程序运行完成后，可通过以下方式查看程序运行情况： 通过运行结果查看程序运行情况。 通过ClickHouse日志获取应用运行情况，即“logs”目录下的日志文件：clickhouse-example.log。 运行clickhouse-examples的完整样例后，控制台显示部分运行结果如下：
------------------------|-------------- {1, 2.0} | {x=1, y=2.0} (1 row) --命名后的字段，可以通过域操作符"."访问 select col1.b from row_tb; -- HetuEngine --命名和未命名的字
用户”，添加人机用户sparkuser，用户组（hadoop、hive），主组（hadoop）。 进入客户端目录，加载环境变量并认证用户： cd /客户端安装目录 source ./bigdata_env source ./Spark2x/component_env kinit sparkuser
用户”，添加人机用户sparkuser，用户组（hadoop、hive），主组（hadoop）。 进入客户端目录，加载环境变量并认证用户： cd /客户端安装目录 source ./bigdata_env source ./Spark2x/component_env MRS 3.3.0-LTS及
Flink在当前版本中重点构建如下特性，其他特性继承开源社区，不做增强。 DataStream Checkpoint 窗口 Job Pipeline 配置表 架构 Flink架构如图2所示。 图2 Flink架构 Flink整个系统包含三个部分： Client Flink Client主要给
Flink在当前版本中重点构建如下特性，其他特性继承开源社区，不做增强。 DataStream Checkpoint 窗口 Job Pipeline 配置表 架构 Flink架构如图2所示。 图2 Flink架构 Flink整个系统包含三个部分： Client Flink Client主要给
当启用弹性伸缩时，资源计划与自动伸缩规则需至少配置其中一种。不能超过5条。 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 rules Array of Rule objects 参数解释： 自动伸缩的规则列表。 约束限制： 当启用弹性伸缩时，资源计划与自动伸缩规则需至少配置其中一种。不能超过10条。 取值范围：
ClickHouse springboot应用程序也支持在Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 Linux环境已安装JDK，版本号需要和IntelliJ IDEA导出Jar包使用的JDK版本一致，并设置好Java环境变量。
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