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inputFormat是指文件的格式。 watchType指的是文件的处理模式“PROCESS_ONCE”或者“PROCESS_CONTINUOUSLY”。 interval指的是多长时间判断目录或文件变化进行处理。 def readFile[T: TypeInformation](inputFormat:
pala查询UI）。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下：
inputFormat是指文件的格式。 watchType指的是文件的处理模式“PROCESS_ONCE”或者“PROCESS_CONTINUOUSLY”。 interval指的是多长时间判断目录或文件变化进行处理。 public <OUT> DataStreamSource<OUT>
Job - Counters: 50 回答 如下图所示，Spark Streaming应用中定义的逻辑为，从Kafka中读取数据，执行对应处理之后，然后将结果数据回写至Kafka中。 例如：Spark Streming中定义了批次时间，如果数据传入Kafka的速率为10MB/s，而Spark
Job - Counters: 50 回答 如下图所示，Spark Streaming应用中定义的逻辑为，从Kafka中读取数据，执行对应处理之后，然后将结果数据回写至Kafka中。 例如：Spark Streming中定义了批次时间，如果数据传入Kafka的速率为10MB/s，而Spark
inputFormat是指文件的格式。 watchType指的是文件的处理模式“PROCESS_ONCE”或者“PROCESS_CONTINUOUSLY”。 interval指的是多长时间判断目录或文件变化进行处理。 def readFile[T: TypeInformation](inputFormat:
pala查询UI）。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下：
MRS 1.7.1.6补丁说明 补丁基本信息 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS 1.7.1.6 发布时间 2019-01-24 解决的问题 MRS 1.7.1.6修复问题列表： MRS Manager MRS服务启动、停止及重启支持显示依赖关系，并自定义重启哪些服务。 MRS
删除弹性伸缩策略 功能介绍 删除弹性伸缩策略。 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v2/{project_id}/autoscaling-policy/{cluster_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String
配置HetuEngine对接MemArtsCC 操作场景 本章节介绍在存算分离场景下如何配置HetuEngine任务中集成MemArtsCC缓存，MemArtsCC会将热点数据存储在计算侧集群，可以起到降低OBS服务端带宽的作用，利用MemArtsCC的本地存储，访问热点数据不必
库，本章节介绍GaussDB（DWS）作为Source表、Sink表以及维表的DDL定义，以及创建表时使用的WITH参数和代码示例，并指导如何在FlinkServer作业管理页面操作。FlinkSQL与GaussDB（DWS）数据类型对应关系如下表所示。 本示例以安全模式Flin
使用JDBC提交数据分析任务 功能简介 本章节介绍如何使用JDBC样例程序完成数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务，该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中，实现该功能的模块如下：
速随机查找和有效访问有序记录的基础。 协处理器 HBase提供的在RegionServer执行的计算逻辑的接口。协处理器分两种类型，系统协处理器可以全局导入RegionServer上的所有数据表，表协处理器即是用户可以指定一张表使用协处理器。 Block Pool Block P
/kylin-coprocessor-1.6.0-SNAPSHOT-0.jar HBase在配置协处理器时，一定要保证对应的jar包路径没有问题，否则HBase会无法启动。 解决办法 使用Kylin对接MRS，确保Kylin相关jar包存在。 父主题： 使用HBase
配置流式读取Spark Driver执行结果 配置场景 在执行查询语句时，返回结果有可能会很大（10万数量以上），此时很容易导致JDBCServer OOM（Out of Memory）。因此，提供数据汇聚功能特性，在基本不牺牲性能的情况下尽力避免OOM。 配置描述 提供两种不同
executor内存不足导致查询性能下降 现象描述 在不同的查询周期内运行查询功能，查询性能会有起伏。 可能原因 在处理数据加载时，为每个executor程序实例配置的内存不足，可能会产生更多的Java GC（垃圾收集）。当GC发生时，会发现查询性能下降。 定位思路 在Spark
通过典型场景，可以快速学习和掌握Storm拓扑的构造和Spout/Bolt开发过程。 场景说明 一个动态单词统计系统，数据源为持续生产随机文本的逻辑单元，业务处理流程如下： 数据源持续不断地发送随机文本给文本拆分逻辑，如“apple orange apple”。 单词拆分逻辑将数据源发送的每条文本按
Job - Counters: 50 回答 如下图所示，Spark Streaming应用中定义的逻辑为，从Kafka中读取数据，执行对应处理之后，然后将结果数据回写至Kafka中。 例如：Spark Streming中定义了批次时间，如果数据传入Kafka的速率为10MB/s，而Spark
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