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spark-sql退出时打印RejectedExecutionException异常栈 问题 执行大数据量的Spark任务（如2T的TPCDS测试套），任务运行成功后，在spark-sql退出时概率性出现RejectedExecutionException的异常栈信息，相关日志如下所示：
brokerlist格式为brokerIp:9092。 开发思路 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过半个小时的女性网民信息。 主要分为四个部分： 接收Kafka中数据，生成相应DStream。 筛选女性网民上网时间数据信息。 汇总在一个时间窗口内每个女性上网时间。 筛选连续上网时间超过阈值的用户，并获取结果。
ight-Flink-*/flink/sbin，进入Flink脚本目录。 执行命令sh proceed_ha_ssl_cert.sh，重新生成HA证书，等待1分钟，观察此告警是否被清除。 是，执行8。 否，执行9。 查看系统在定时检查时是否会再次产生此告警。 是，执行9。 否，处理完毕。
kafkaParams); //用brokers and topics新建direct kafka stream //从Kafka接收数据并生成相应的DStream。 JavaInputDStream<ConsumerRecord<String, String>> messages
在使用Hive进行联表查询，且关联的表无大小表的分别（小表数据<24MB）时，建议将此参数值修改为“false”，如果此时将此参数设置为true，执行联表查询时无法生成新的mapjoin。 true hive.default.fileformat Hive使用的默认文件格式，支持TextFil、Seque
之间来回切换。 约束与限制 当前操作仅适用于集群新发放，需切换调度器场景。 切换调度器期间，请勿对该集群执行操作，防止由于切换过程中修改数据库导致操作失败。 对系统的影响 切换调度器过程中，由于要重启Resource Manager，因此切换期间向Yarn提交任务会失败。 切换调
7 | 6 | 7 (7 rows) row_number()→ bigint 描述：从1开始，按照顺序，生成分组内记录的序列–比如，按照pv降序排列，生成分组内每天的pv名次ROW_NUMBER() 的应用场景非常多，再比如，获取分组内排序第一的记录。获取一个session中的第一条refer等。
val paraTool = ParameterTool.fromArgs(args) // 构造流图，将自定义Source生成的数据写入Kafka val messageStream: DataStream[String] = env.addSource(new
kafkaParams); // 用brokers and topics新建direct kafka stream //从Kafka接收数据并生成相应的DStream。 JavaInputDStream<ConsumerRecord<String, String>> messages
kafkaParams); //用brokers and topics新建direct kafka stream //从Kafka接收数据并生成相应的DStream。 JavaInputDStream<ConsumerRecord<String, String>> messages
kafkaParams); // 用brokers and topics新建direct kafka stream //从Kafka接收数据并生成相应的DStream。 JavaInputDStream<ConsumerRecord<String, String>> messages
kafkaParams); //用brokers and topics新建direct kafka stream //从Kafka接收数据并生成相应的DStream。 JavaInputDStream<ConsumerRecord<String, String>> messages
索引块）中使用的内存，单位：字节 state.backend.rocksdb.metrics.num-snapshots true 监测数据库未发布快照的数量 state.backend.rocksdb.metrics.num-live-versions true 监测实时版本的
error("Failed to run Phoenix Example, because ", e); } } 执行mvn package生成jar包，在工程目录target目录下获取，比如:hbase-examples-mrs-2.0.jar，将获取的包上传到/opt/clie
kafka-test 拓扑提交成功后，可以向Kafka中发送数据，观察是否有相关信息生成。 在Linux系统中进入Kafka客户端所在目录，在Kafka/kafka/bin目录下启动consumer观察数据是否生成。执行命令： ./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server
conf的所在路径，例如“./user.keytab”。principal修改为自己创建的用户名及集群域名。 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DStream。 对单词记录进行分类统计。 计算结果，并进行打印。 父主题： Spark Streaming对接kafka0-10程序
val paraTool = ParameterTool.fromArgs(args) // 构造流图，将自定义Source生成的数据写入Kafka val messageStream: DataStream[String] = env.addSource(new
二进制函数和运算符 二进制运算符 || 运算符执行连接。 二进制函数 length(binary) → bigint 返回binary的字节长度。 select length(x'00141f');-- 3 concat(binary1, ..., binaryN) → varbinary
DESC查询表结构 本章节主要介绍ClickHouse查询表结构的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 DESC|DESCRIBE TABLE [database_name.]table [INTO OUTFILE filename] [FORMAT format] 使用示例 查询表t1的表结构：
本章节主要介绍Iceberg创建表的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [database_name.]table_name [ (columnTypeList)] USING iceberg [PARTITIONED BY
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