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Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序（Scala） 功能介绍 使用Structured Streaming，从kafka中读取广告请求数据、广告展示数据、广告点击数据，实时获取广告有效展示统计数据和广告有效点击统计数据，将统计结果写入kafka中。
Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序（Scala） 功能介绍 使用Structured Streaming，从kafka中读取广告请求数据、广告展示数据、广告点击数据，实时获取广告有效展示统计数据和广告有效点击统计数据，将统计结果写入kafka中。
按照前三步操作，并更改相应表名为索引表名（如，t1_idx）。 迁移索引数据时无需执行4。 向新集群表中导入索引数据。 在新集群的用户表中添加与之前版本用户表相同的索引（名称为'd'的列族不应该已经存在于用户表中）。 命令如下所示： hbase org.apache.hadoop
K_HOME/conf/spark-defaults.conf”中的配置项“spark.driver.extraJavaOptions”中添加如下内容： -XX:OnOutOfMemoryError='kill -9 %p' 父主题： Spark应用开发常见问题
MRS集群管理员已明确业务需求。 已安装好IoTDB客户端。 操作步骤 登录FusionInsight Manager，选择“系统 > 权限 > 角色”。 单击“添加角色”，然后在“角色名称”和“描述”输入角色名字与描述。 设置角色“配置资源权限”请参见表1。 IoTDB权限： 普通用户权限：具有数据操
ALM-12061 进程使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测omm进程使用情况，执行ps -o nlwp,pid,args, -u omm | awk '{sum+=$1} END {print "", sum}'命令，获取当前omm用户并发的所有进程数，在omm用户下，执行ulimit
Flink Job Pipeline增强 通常情况下，开发者会将与某一方面业务相关的逻辑代码放在一个比较大的Jar包中，这种Jar包称为Fat Jar。 Fat Jar具有以下缺点： 随着业务逻辑越来越复杂，Jar包的大小也不断增加。 协调难度增大，所有的业务开发人员都在同一套业
设计DAG 操作场景 合理的设计程序结构，可以优化执行效率。在程序编写过程中要尽量减少shuffle操作，合并窄依赖操作。 操作步骤 以“同行车判断”例子讲解DAG设计的思路。 数据格式：通过收费站时间、车牌号、收费站编号...... 逻辑：以下两种情况下判定这两辆车是同行车 如果两辆车都通过相同序列的收费站，
Spark DAG设计规范说明 操作场景 合理的设计程序结构，可以优化执行效率。在程序编写过程中要尽量减少shuffle操作，合并窄依赖操作。 操作步骤 以“同行车判断”例子讲解DAG设计的思路。 数据格式：通过收费站时间、车牌号、收费站编号...... 逻辑：以下两种情况下判定这两辆车是同行车：
K_HOME/conf/spark-defaults.conf”中的配置项“spark.driver.extraJavaOptions”中添加如下内容： -XX:OnOutOfMemoryError='kill -9 %p' 父主题： Spark应用开发常见问题
K_HOME/conf/spark-defaults.conf”中的配置项“spark.driver.extraJavaOptions”中添加如下内容： -XX:OnOutOfMemoryError='kill -9 %p' 父主题： Spark应用开发常见问题
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</property> 执行以下命令创建Hive表。 可以在Hue WebUI中Hive面板直接输入以下SQL创建表。 CREATE DATABASE test; CREATE TABLE IF NOT EXISTS `test`.`usr` (user_id int comment
MRS组件应用开发简介 MRS是企业级大数据存储、查询、分析的统一平台，能够帮助企业快速构建海量数据信息处理系统，通过对海量信息数据的分析挖掘，发现全新价值点和企业商机。 MRS提供了各组件的常见业务场景样例程序，开发者用户可基于样例工程进行相关数据应用的开发与编译，样例工程依赖
Flink Kafka样例程序（Java） 功能介绍 在Flink应用中，调用flink-connector-kafka模块的接口，生产并消费数据。 代码样例 用户在开发前需要使用对接安全模式的Kafka，则需要引入FusionInsight的kafka-clients-*.ja
MRS组件应用开发简介 MRS是企业级大数据存储、查询、分析的统一平台，能够帮助企业快速构建海量数据信息处理系统，通过对海量信息数据的分析挖掘，发现全新价值点和企业商机。 MRS提供了各组件的常见业务场景样例程序，开发者用户可基于样例工程进行相关数据应用的开发与编译，样例工程依赖
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。
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时间而定，步骤如下。 在安装好的storm客户端目录的Storm/storm-0.10.0/conf/storm.yaml文件尾部新起一行添加如下内容。 topology.auto-credentials: - backtype.storm.security.auth.kerberos
K_HOME/conf/spark-defaults.conf”中的配置项“spark.driver.extraJavaOptions”中添加如下内容： -XX:OnOutOfMemoryError='kill -9 %p' 父主题： Spark应用开发常见问题
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