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DStream(又称Discretized Stream)是Spark Streaming提供的抽象概念。 DStream表示一个连续的数据流，是从数据源获取或者通过输入流转换生成的数据流。从本质上说，一个DStream表示一系列连续的RDD。RDD一个只读的、可分区的分布式数据集。 DStre
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。 SELECT cookieid, createtime, pv, ROW_NUMBER()
Superior Scheduler REST API接口介绍 功能简介 REST/HTTP是Superior Scheduler在YARN资源管理器主机和YARN资源管理网络服务端口的一部分。通常以address:portasSS_REST_SERVER.的形式指示YARN。
<系统域名> 系统随机生成 ZooKeeper系统启动用户。 zkcli/hadoop.<系统域名> 系统随机生成 登录Zookeeper服务器用户。 oozie 系统随机生成 Oozie系统启动与Kerberos认证用户。 kafka/hadoop.<系统域名> 系统随机生成 用于Kafka安全认证。
-split-by<column-name> 表的列名，用来切分工作单元，一般后面跟主键ID。 -table <table-name> 关系数据库表名，数据从该表中获取。 -target-dir <dir> 指定hdfs路径。 -warehouse-dir <dir> 与-target-dir不能同时使用
Superior Scheduler REST API接口介绍 功能简介 REST/HTTP是Superior Scheduler在YARN资源管理器主机和YARN资源管理网络服务端口的一部分。通常以address:portasSS_REST_SERVER.的形式指示YARN。
Yarn节点配置调优 操作场景 合理配置大数据集群的调度器后，还可通过调节每个节点的可用内存、CPU资源及本地磁盘的配置进行性能调优。 具体包括以下配置项： 可用内存 CPU虚拟核数 物理CPU使用百分比 内存和CPU资源的协调 本地磁盘 操作步骤 若您需要对参数配置进行调整，具体操作请参考修改集群服务配置参数。
idea terminal输入"mvn clean install" 编译完成，打印“BUILD SUCCESS”，生成target目录，获取target目录下的jar包。 图4 编译完成 将3中生成的Jar包（如FlinkStreamJavaExample.jar复制到Flin
查看调测结果 ClickHouse应用程序运行完成后，可通过以下方式查看程序运行情况： 通过运行结果查看程序运行情况。 通过ClickHouse日志获取应用运行情况，即logs目录下的日志文件：clickhouse-example.log。 运行clickhouse-examples的完整样例后，控制台显示部分运行结果如下：
相同的名称。 脚本路径 脚本的路径。路径可以是OBS文件系统的路径或虚拟机本地的路径。 OBS文件系统的路径，必须以obs://开头，以.sh结尾。例如：obs://mrs-samples/xxx.sh 虚拟机本地的路径，脚本所在的路径必须以‘/’开头，以.sh结尾。 说明： 同
查看调测结果 ClickHouse应用程序运行完成后，可通过以下方式查看程序运行情况： 通过运行结果查看程序运行情况。 通过ClickHouse日志获取应用运行情况，即“logs”目录下的日志文件：clickhouse-example.log。 运行clickhouse-examples的
查看调测结果 ClickHouse应用程序运行完成后，可通过以下方式查看程序运行情况： 通过运行结果查看程序运行情况。 通过ClickHouse日志获取应用运行情况，即“logs”目录下的日志文件：clickhouse-example.log。 运行clickhouse-examples的
查看调测结果 ClickHouse应用程序运行完成后，可通过以下方式查看程序运行情况： 通过运行结果查看程序运行情况。 通过ClickHouse日志获取应用运行情况，即logs目录下的日志文件：clickhouse-example.log。 运行clickhouse-examples的完整样例后，控制台显示部分运行结果如下：
值的数据：所有数据按RowKey的顺序进行扫描，然后将数据与特定的列值进行匹配，直到找到所需的数据。过滤器功能会scan一些不必要的数据以获取所需的数据。因此，Filter功能不能满足高性能标准频繁查询的要求。 这就是HBase HIndex产生的背景。如图1所示，HBase H
HIndex常用命令 功能 命令 增加索引 TableIndexer-Dtablename.to.index=table1-Dindexspecs.to.add='IDX1=>cf1:[q1->datatype],[q2],[q3];cf2:[q1->datatype],[q2->d
值的数据：所有数据按RowKey的顺序进行扫描，然后将数据与特定的列值进行匹配，直到找到所需的数据。过滤器功能会scan一些不必要的数据以获取所需的数据。因此，Filter功能不能满足高性能标准频繁查询的要求。 这就是HBase HIndex产生的背景。如图1所示，HBase H
项目编号。获取方法，请参见获取项目ID。 约束限制： 不涉及 取值范围： 只能由英文字母和数字组成，且长度为[1-64]个字符。 默认取值： 不涉及 cluster_id 是 String 参数解释： 集群ID。如果指定集群ID，则获取该集群做过补丁更新的最新版本元数据。获取方法，请参见获取集群ID。
HIndex常用命令 功能 命令 增加索引 TableIndexer-Dtablename.to.index=table1-Dindexspecs.to.add='IDX1=>cf1:[q1->datatype],[q2],[q3];cf2:[q1->datatype],[q2->d
数据处理模型类似于数据块处理模型，可以把静态数据库表的一些查询操作应用在流式计算中，Spark执行标准的SQL查询，从不断增加的无边界表中获取数据。 图8 Structured Streaming无边界表 每一条查询的操作都会产生一个结果集Result Table。每一个触发间隔
查看调测结果 ClickHouse应用程序运行完成后，可通过以下方式查看程序运行情况： 通过运行结果查看程序运行情况。 通过ClickHouse日志获取应用运行情况。 即查看当前jar文件所在目录的“logs/clickhouse-example.log”日志文件，例如“客户端安装目录/J
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