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以存储为一对经纬度。 区域数据：一个区域有空间范围，有位置和边界。位置可以看作是一个定点在区域内的位置，例如它的质心。在二维中，边界可以可视化为一条线（有限区域，闭环）。区域数据包含一系列区域。 目前仅限于支持点数据，存储点数据。 经纬度可以编码为唯一的GeoID。Geohash是Gustavo
return tuple2.value(); } }); //汇总计算字数的总时间。 JavaPairDStream<String, Integer> wordCounts = lines.mapToPair( new PairFunction<String
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。
元查看成本分配。 成本分析 企业只有了解组织中哪些方面产生了成本，才能正确地控制和优化成本。成本中心支持使用“成本分析”的汇总和过滤机制可视化企业的原始成本和摊销成本，从而通过各种角度、范围分析成本和用量的趋势及驱动因素。 企业还可以通过成本中心的“成本监控”，及时发现计划外费用，做到成本的可监控、可分析和可追溯。
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。
Hive user/omm/.Trash user/hive/.Trash 对应的“.Trash”文件夹若不存在需使用omm用户通过集群客户端手动创建。 例如执行以下命令： hdfs dfs -mkdir -p obs://表所在的OBS并行文件系统名称/文件夹路径 Spark user/omm/
角色名 产生告警的角色名称。 Trigger Condition 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 数据库进入只读模式，业务数据丢失。 数据库进入只读模式，上层服务写业务操作相关数据丢失。 可能原因 磁盘配置无法满足业务需求，磁盘使用率达到上限。 处理步骤 检查磁盘使用率是否达到上限
认为1800s。 部分角色（例如HiveServer、JDBCServer）在滚动重启前会暂时停止提供服务，该状态下的实例不可再接入新的客户端连接，而已经存在的连接需要等待一段时间才能完成，配置合适的超时时间参数能尽可能地保证业务不中断。 说明： 该参数仅在滚动重启Hive、Spark2x时可设置。
格、重启、更新OS的行为，会导致大数据集群异常，当检测到用户的虚拟机出现以上状态的时候，发送通知给对应用户。 创建主题 主题是消息发布或客户端订阅通知的特定事件类型。它作为发送消息和订阅通知的信道，为发布者和订阅者提供一个可以相互交流的通道。 登录管理控制台。 单击“服务列表”选择“管理与监管
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。
KafkaTopic监控”，搜索发生告警的Topic，查看副本数量。 如果副本数量值大于3，则考虑减少该Topic的复制因子（减少为3）。 在FusionInsight客户端执行以下命令对Kafka Topic的副本进行重新规划： kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper
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。
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。
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。
发生连接数告警时，表示连接到HiveServer的session数过多，将会导致无法建立新的连接。 可能原因 连接HiveServer的客户端过多。 处理步骤 增加Hive最大连接数配置。 登录MRS集群详情页面，选择“组件管理”。 选择“Hive > 服务配置”，将“基础配置”切换为“全部配置”。
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java:58) 2021-04-21 21:02:17,895 | INFO | main | Execute query:create database if not exists testdb on cluster default_cluster | com.huawei.clickhouse
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com/edenhill/librdkafka/tree/v0.11.1。 ./configure make make install 使用客户端时增加如下配置项。 "security.protocol": "SASL_PLAINTEXT", "sasl.kerberos.service
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