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对应的Spark Streaming的JAVA API是JavaStreamingContext，JavaDStream和JavaPairDStream。 Spark Streaming的常见方法与Spark Core类似，下表罗列了Spark Streaming特有的一些方法。
基于API的Glob路径模式以获取LocatedFileStatus和从FileStatus打开文件 在DistributedFileSystem中添加了以下API，以获取具有块位置的FileStatus，并从FileStatus对象打开文件。这些API将减少从客户端到Namenode的RPC调用的数量。
在“最大恢复点个数”填写备份任务在本集群中备份可保留的快照数量。 在“备份内容”中，选择一个或多个需要备份的Doris表。 支持两种方式选择备份数据： 添加备份数据文件 单击导航中某个数据库的名称，将展开显示此数据库中的所有表，勾选指定的表。 正则表达式筛选 单击“正则表达式输入”。 根据界面
操作，例如创建Topic，需同时授予用户相关权限，请参考Kafka用户权限说明。 第一次访问Manager和KafkaUI，需要在浏览器中添加站点信任以继续访问KafkaUI。 使用Kafka客户端生产消费数据（MRS 3.x之前版本） 安装客户端，具体请参考安装客户端章节。 进入ZooKeeper实例页面：
it。 与HTTP服务访问相比，以HTTPS方式访问Yarn时，由于使用了SSL安全加密，需要确保Curl命令所支持的SSL协议在集群中已添加支持。若不支持，可对应修改集群中SSL协议。例如，若Curl仅支持TLSv1协议，修改方法如下： 登录FusionInsight Manager页面，选择“集群
基于API的Glob路径模式以获取LocatedFileStatus和从FileStatus打开文件 在DistributedFileSystem中添加了以下API，以获取具有块位置的FileStatus，并从FileStatus对象打开文件。这些API将减少从客户端到Namenode的RPC调用的数量。
限为644；如果需要修改文件权限，需要修改umask值；例如修改omm用户umask值： 在“/home/omm/.baskrc”文件末尾添加“umask 0026”； 执行命令source /home/omm/.baskrc使文件权限生效。 日志格式 表4 日志格式 日志类型 格式
ALM-14022 NameNode RPC队列平均时间超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测NameNode的RPC队列平均时间，并把实际的NameNode的RPC队列平均时间和阈值（默认为200ms）相比较。当检测到NameNode的RPC队列平均时间连续多次（默认为10次）超出阈值范围时，产生该告警。
对应的Spark Streaming的JAVA API是JavaStreamingContext，JavaDStream和JavaPairDStream。 Spark Streaming的常见方法与Spark Core类似，下表罗列了Spark Streaming特有的一些方法。
s的方法，入参中需要设置批次的时间间隔。 JavaDStream：是一种代表RDDs连续序列的数据类型，代表连续数据流。 JavaPairDStream：KV DStream的接口，提供reduceByKey和join等操作。 JavaReceiverInputDStream<T>：定义任何从网络接收数据的输入流。
对应的Spark Streaming的JAVA API是JavaStreamingContext，JavaDStream和JavaPairDStream。 Spark Streaming的常见方法与Spark Core类似，下表罗列了Spark Streaming特有的一些方法。
"0" : [ { "result" : "succeed" } ], "1" : [ { "database" : "default", "isTemporary" : "false", "tableName" : "src_wordcount"
s的方法，入参中需要设置批次的时间间隔。 JavaDStream：是一种代表RDDs连续序列的数据类型，代表连续数据流。 JavaPairDStream：KV DStream的接口，提供reduceByKey和join等操作。 JavaReceiverInputDStream<T>：定义任何从网络接收数据的输入流。
s的方法，入参中需要设置批次的时间间隔。 JavaDStream：是一种代表RDDs连续序列的数据类型，代表连续数据流。 JavaPairDStream：KV DStream的接口，提供reduceByKey和join等操作。 JavaReceiverInputDStream<T>：定义任何从网络接收数据的输入流。
配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置场景 本章节操作适用于MRS 3.x及之后版本。 分布式缓存在两种情况下非常有用。 滚动升级 在升级过程中，应用程序必须保持文字内容（jar文件或配置文件）不变。而这些内容并非基于当前版本的Yarn，而是要基于其提交时的版本。一般
配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置场景 本章节操作适用于MRS 3.x及之后版本。 分布式缓存在两种情况下非常有用。 滚动升级 在升级过程中，应用程序必须保持文字内容（jar文件或配置文件）不变。而这些内容并非基于当前版本的Yarn，而是要基于其提交时的版本。一般
xt。所以在序列化时报“NullPointerException”。 解决办法：应用中如果有无输出逻辑的输入流，则在代码中删除该输入流，或添加该输入流的相关输出逻辑。 父主题： Spark Streaming
间而定，步骤如下： 在安装好的storm客户端目录的“Storm/storm-1.2.1/conf/storm.yaml”文件尾部新起一行添加如下内容： topology.auto-credentials: - org.apache.storm.security.auth.kerberos
行IAM用户同步）。 如果通过Manager界面操作，需要已登录MRS集群Manager界面，详情请参考访问MRS集群Manager。 已添加关联Yarn并分配了动态资源的租户。 通过管理控制台配置租户队列 登录MRS管理控制台。 选择“现有集群”，选中一个运行中的集群并单击集群名称，进入集群信息页面。
xt。所以在序列化时报“NullPointerException”。 解决办法：应用中如果有无输出逻辑的输入流，则在代码中删除该输入流，或添加该输入流的相关输出逻辑。 父主题： Spark Streaming
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