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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。
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。
小限制为10MB问题，调整到200MB 解决ClickHouse修改密码后监控数据不显示问题 解决ClickHouse支持MySQL引擎表无法连接MySQL时进程启动问题 解决ClickHouse crash问题 解决ClickHouse冷热分离，dettach/attach一个
FileTime）、删除目录（deleteCatalogTime）所用的时间。 表分区个数 Hive所有表分区个数监控，返回值的格式为：数据库#表名，表分区个数。 HQL的Map数 Hive周期内执行的HQL与执行过程中调用的Map数统计，展示的信息包括：用户、HQL语句、Map数目。
https_port 8050 29991 FE服务的HTTPS端口。 query_port 9030 29982 Doris FE通过MySQL协议查询连接端口。 rpc_port 9020 29981 FE服务的Thrift Server端口。 be_port 9060 29984
默认是8。 目前推荐将该值设置为逻辑CPU核数的1.5～2倍之间。 8 物理CPU使用百分比 建议预留适量的CPU给操作系统和其他进程（数据库、HBase等）外，剩余的CPU核都分配给YARN。可以通过如下配置参数进行调整。 参数 描述 默认值 yarn.nodemanager.resource
SHOW VIEWS 语法 SHOW VIEWS [IN/FROM database_name] [ LIKE pattern [ESCAPE escapeChar] ] 描述 列举指定Schema中所有满足条件的视图。 默认使用当前Schema，也可以通过in/from子句来指定Schema。
补丁基本信息说明 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS 3.1.0.0.16 发布时间 2024-11-25 解决的问题 提交Spark SQL作业，中文冒号被转换成英文冒号。 Spark SQL外表动态分区执行insert overwrite报错。 Spark JDBC产生空指针报错。
Python3开发环境的基本配置，版本如47.3.1。 jaydebeapi Python3开发环境的基本配置，可以通过该模块使用Java的JDBC来连接数据库。 准备运行环境 进行应用开发时，需要同时准备代码的运行调测的环境，用于验证应用程序运行正常。 如果本地Windows开发环境和集群业务平
2); records.addAll(toBeUpdated); recordsSoFar.addAll(toBeUpdated); writeRecords = jsc.parallelize(records, 1); client.upsert(writeRecords, newCommitTime);
" : 373, "numActiveBatches" : 0, "numProcessedRecords" : 1, "numReceivedRecords" : 1, "avgInputRate" : 0.002680965147453083, "avgSchedulingDelay"
2); records.addAll(toBeUpdated); recordsSoFar.addAll(toBeUpdated); writeRecords = jsc.parallelize(records, 1); client.upsert(writeRecords, newCommitTime);
2); records.addAll(toBeUpdated); recordsSoFar.addAll(toBeUpdated); writeRecords = jsc.parallelize(records, 1); client.upsert(writeRecords, newCommitTime);
2); records.addAll(toBeUpdated); recordsSoFar.addAll(toBeUpdated); writeRecords = jsc.parallelize(records, 1); client.upsert(writeRecords, newCommitTime);
操作或者管理任务。例如，系统连接器（System Connector）就定义了存储过程可以取消一个正在运行的查询。有些数据源，例如PostgreSQL，其系统有定义自己的存储过程，这与连接器定义的存储过程不同，是无法被CALL调用的。 检查并更新metastroe中分区数组，它支持3种模式：
在创建的Source流表中添加“subtask.scan.records-per-second.limit”参数，该参数表示每秒消费Kafka单分区记录数，因此Source端整体限流速率为：min( source parallelism * subtask.scan.records-per-second.limit，kafka
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
examples.KafkaWordCountProducer {BrokerList} {Topic} {messagesPerSec} {wordsPerMessage} 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DataStreamReader。 对单词记录进行分类统计。 计算结果，并进行打印。
insertTablet（单设备多行同列） > insertRecordsOfOneDevice （单设备多行不同列） > insertRecords(Object value) （多设备多行不同列） > insertRecords(String value) （多设备多行不同列） > insertRecord（单设备一行）
流进行评估。 SQL查询语法 通过MATCH_RECOGNIZE的SQL语法实现。MATCH_RECOGNIZE子句自Oracle Database 12c起由Oracle SQL支持，用于在SQL中表示事件模式匹配。Apache Calcite同样支持MATCH_RECOGNIZE子句。
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