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IP地址为IP1（若出现多个告警，则分别记录其中的IP地址为IP1，IP2，IP3等）。单击“服务管理 > LdapServer > 服务配置”，记录LdapServer的端口号为PORT(若告警定位信息中的IP地址为oms备节点IP地址，则端口号为默认端口21750)。 以om
'binary:valueB',true,true)" ,STARTROW=>'row001',STOPROW=>'row100' } 用户不能为有索引数据的表配置任何分裂策略。 不支持其他的mutation操作，如increment和append。 不支持maxVersions>1的列的索引。 不支持一行数据索引列的更新操作。
识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 监控资源利用率，评估当前配置是否过高。例如：CPU、内存、云硬盘、带宽等资源的利用率。 监控闲置的资源，避免浪费。例如：未挂载的云硬盘、未绑定的EIP等。 计费模式优化
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置相关配置，并开启checkpoint功能 env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs
ython程序时要使用--jars把jar包加载到classpath中。 由于Python样例代码中未给出认证信息，请在执行应用程序时通过配置项“--keytab”和“--principal”指定认证信息。 bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode
Flink在当前版本中重点构建如下特性，其他特性继承开源社区，不做增强。 DataStream Checkpoint 窗口 Job Pipeline 配置表 架构 Flink架构如图2所示。 图2 Flink架构 Flink整个系统包含三个部分： Client Flink Client主要给
org/projects/flink/flink-docs-release-1.15。 DataStream Checkpoint 窗口 Job Pipeline 配置表 结构 Flink结构如图2所示。 图2 Flink结构 Flink整个系统包含三个部分： Client Flink Client主要给
JavaStreamingContext(sparkConf, new Duration(Long.parseLong(batchSize) * 1000)); //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir);
JavaStreamingContext(sparkConf, new Duration(Long.parseLong(batchTime) * 1000)); //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir);
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SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("KafkaWriter"); // 配置Kafka Properties kafkaParams = new Properties(); kafkaParams.put("metadata
properties文件，单击“Copy Path/Reference > Absolute Path”。 事务样例工程无需执行此步骤。 图2 复制配置文件绝对路径 使用clickhouse-example.properties路径替换Demo.java中getProperties()方法中proPath的路径。
后用户的权限为IAM系统策略定义的权限和用户在Manager自行添加角色的权限的并集。对于自定义用户，二次同步后用户的权限以Manager配置的权限为准。 系统用户：如果IAM用户所在用户组全部都绑定系统策略（RABC策略和细粒度策略均属于系统策略），则该用户为系统用户。 自定义
当启用弹性伸缩时，资源计划与自动伸缩规则需至少配置其中一种。不能超过5条。 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 rules Array of Rule objects 参数解释： 自动伸缩的规则列表。 约束限制： 当启用弹性伸缩时，资源计划与自动伸缩规则需至少配置其中一种。不能超过10条。 取值范围：
Flink在当前版本中重点构建如下特性，其他特性继承开源社区，不做增强。 DataStream Checkpoint 窗口 Job Pipeline 配置表 架构 Flink架构如图2所示。 图2 Flink架构 Flink整个系统包含三个部分： Client Flink Client主要给
Flink在当前版本中重点构建如下特性，其他特性继承开源社区，不做增强。 DataStream Checkpoint 窗口 Job Pipeline 配置表 架构 Flink架构如图2所示。 图2 Flink架构 Flink整个系统包含三个部分： Client Flink Client主要给
以上所有的操作只要拥有Hive的admin权限以及对应的HDFS目录权限就能做相应的操作。 如果当前组件使用了Ranger进行权限控制，需基于Ranger配置相关策略进行权限管理，具体操作可参考添加Hive的Ranger访问权限策略章节。 父主题： Hive开发指南（安全模式）
ython应用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群、创建RDD、广播变量等。 pyspark.SparkConf：Spark应用配置类。如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 pyspark.RDD（Resilient Distributed Dataset
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