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AK/SK认证：通过AK（Access Key ID）/SK（Secret Access Key）加密调用请求。 Token认证：通过Token认证通用请求。 AK/SK认证 AK/SK签名认证方式仅支持消息体大小12M以内，12M以上的请求请使用Token认证。
配置场景 Spark Native引擎是通过使用向量化的C++加速库，实现对Spark算子性能加速的一种技术方案。
access_key_id, secret_access_key：账号的长期凭证，可以使用凭证来对请求进行认证，参数是可选的。如果没有指定凭据，将从配置文件中读取凭据。 structure：表结构。
注意事项 如果一个task中有算子链（Chained operators），将会将算子链上第一个算子的ID分配给该task。给算子链上的中间算子手动分配ID是不可能的。例如：在链（Chain）[a->b->c]中，只能给a手动分配ID，b和c不能分配。
注意事项 如果一个task中有算子链（Chained operators），将会将算子链上第一个算子的ID分配给该task。给算子链上的中间算子手动分配ID是不可能的。例如：在链（Chain）[a->b->c]中，只能给a手动分配ID，b和c不能分配。
注意事项 如果一个task中有算子链（Chained operators），将会将算子链上第一个算子的ID分配给该task。给算子链上的中间算子手动分配ID是不可能的。例如：在链（Chain）[a->b->c]中，只能给a手动分配ID，b和c不能分配。
构建SparkContext对象，如： new SparkContext(master, appName, [SparkHome], [jars]) 参数介绍： master：连接字符串，连接方式有local、yarn-cluster、yarn-client等。
注意事项 如果一个task中有算子链（Chained operators），将会将算子链上第一个算子的ID分配给该task。给算子链上的中间算子手动分配ID是不可能的。例如：在链（Chain）[a->b->c]中，只能给a手动分配ID，b和c不能分配。
图1 Storm应用程序执行界面 Topology stats统计了最近各个不同时间段的算子之间发送数据的总数据量。 Spouts中统计了spout算子从启动到现在发送的消息总量。Bolts中统计了Count算子和split算子的发送消息总量，如图2所示。
图1 Storm应用程序执行界面 Topology stats统计了最近各个不同时间段的算子之间发送数据的总数据量。 Spouts中统计了spout算子从启动到现在发送的消息总量。Bolts中统计了Count算子和split算子的发送消息总量，如图2所示。
注意事项 如果一个task中有算子链（Chained operators），将会将算子链上第一个算子的ID分配给该task。给算子链上的中间算子手动分配ID是不可能的。例如：在链（Chain）[a->b->c]中，只能给a手动分配ID，b和c不能分配。
通常来说，在可能的情况下，建议使用reduceByKey或aggregateByKey算子来替代掉groupByKey算子。因为reduceByKey和aggregateByKey算子都会使用用户自定义的函数对每个节点本地的相同key进行预聚合。
filter算子筛出带“ERROR”的行，赋给errors（新RDD）。filter算子是一个Transformation操作。 cache算子缓存下来以备未来使用。 count算子返回errors的行数。count算子是一个Action操作。
filter算子筛出带“ERROR”的行，赋给errors（新RDD）。filter算子是一个Transformation操作。 cache算子缓存下来以备未来使用。 count算子返回errors的行数。count算子是一个Action操作。
构建SparkContext对象，如： new SparkContext(master, appName, [SparkHome], [jars]) 参数介绍： master：连接字符串，连接方式有local、yarn-cluster、yarn-client等。
FlinkSQL JSON_VALUE函数性能优化 FlinkSQL Lookup算子复用 FlinkSQL Function增强 FlinkSQL支持MultiJoin算子 父主题： 使用Flink
filter算子筛出带“ERROR”的行，赋给errors（新RDD）。filter算子是一个Transformation操作。 cache算子缓存下来以备未来使用。 count算子返回errors的行数。count算子是一个Action操作。
source算子在瞬间发送了大量数据，所有数据的key值均相等，导致window算子处理速度过慢，使barrier在缓存中积压，快照的制作时间过长，导致window算子在规定时间内没有向CheckpointCoordinator报告快照制作完成，CheckpointCoordinator
source算子在瞬间发送了大量数据，所有数据的key值均相等，导致window算子处理速度过慢，使barrier在缓存中积压，快照的制作时间过长，导致window算子在规定时间内没有向CheckpointCoordinator报告快照制作完成，CheckpointCoordinator
source算子在瞬间发送了大量数据，所有数据的key值均相等，导致window算子处理速度过慢，使barrier在缓存中积压，快照的制作时间过长，导致window算子在规定时间内没有向CheckpointCoordinator报告快照制作完成，CheckpointCoordinator
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