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Alluxio应用开发简介 Alluxio简介 Alluxio是一个面向基于云的数据分析和人工智能的开源的数据编排技术。它为数据驱动型应用和存储系统构建了桥梁, 将数据从存储层移动到距离数据驱动型应用更近的位置，从而能够更容易、更快地被访问。同时使得应用程序能够通过一个公共接口连接到许多存储系统。
Spark Streaming性能调优 操作场景 Streaming作为一种mini-batch方式的流式处理框架，它主要的特点是：秒级时延和高吞吐量。因此Streaming调优的目标：在秒级延迟的情景下，提高Streaming的吞吐能力，在单位时间处理尽可能多的数据。 本章节适用于输入数据源为Kafka的使用场景。
ALM-12063 磁盘不可用 告警解释 系统每一个小时，整点检查一次当前主机的磁盘是否可用，只检查数据盘，在磁盘对应的挂载目录下执行创建文件，写文件和删文件等操作，如果能够成功则认为磁盘可用，发送恢复告警，如果不能成功，则发送故障告警。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除
Spark Streaming性能调优 操作场景 Streaming作为一种mini-batch方式的流式处理框架，它主要的特点是：秒级时延和高吞吐量。因此Streaming调优的目标：在秒级延迟的情景下，提高Streaming的吞吐能力，在单位时间处理尽可能多的数据。 本章节适用于输入数据源为Kafka的使用场景。
saveAsTextFile(path: String): Unit 把dataset写到一个text file、HDFS或者HDFS支持的文件系统中，spark把每条记录都转换为一行记录，然后写到file中。 saveAsSequenceFile(path: String, codec: Option[Class[_
compressionCodecClass) 把dataset写到一个text file、HDFS或者HDFS支持的文件系统中，spark把每条记录都转换为一行记录，然后写到file中。 saveAsSequenceFile(path, compressionCodecClass=None)
compressionCodecClass) 把dataset写到一个text file、HDFS或者HDFS支持的文件系统中，spark把每条记录都转换为一行记录，然后写到file中。 saveAsSequenceFile(path, compressionCodecClass=None)
ALM-50224 BE上执行的各类任务中是否存在某种类型的任务失败次数有增长趋势 告警解释 系统每30秒周期性检查BE上执行的各类任务中是否存在某种类型的任务失败次数有增长趋势，当检查到该值不等于1（1表示没有增长趋势，0表示有增长趋势）时产生该告警。 当系统检测到BE上执行的
compressionCodecClass) 把dataset写到一个text file、HDFS或者HDFS支持的文件系统中，spark把每条记录都转换为一行记录，然后写到file中。 saveAsSequenceFile(path, compressionCodecClass=None)
compressionCodecClass) 把dataset写到一个text file、HDFS或者HDFS支持的文件系统中，spark把每条记录都转换为一行记录，然后写到file中。 saveAsSequenceFile(path, compressionCodecClass=None)
compressionCodecClass) 把dataset写到一个text file、HDFS或者HDFS支持的文件系统中，spark把每条记录都转换为一行记录，然后写到file中。 saveAsSequenceFile(path, compressionCodecClass=None)
CoGroupedStreams：在窗口上对数据进行coGroup操作，可以实现流的各种join类型。 图1 Flink Stream的各种流类型转换 流数据输入 表1 流数据输入的相关接口 API 说明 def fromElements[T: TypeInformation](data:
企业项目管理 企业项目是一种云资源管理方式。企业管理提供面向企业客户的云上资源管理、人员管理、权限管理、财务管理等综合管理服务。区别于管理控制台独立操控、配置云产品的方式，企业管理控制台以面向企业资源管理为出发点，帮助企业以公司、部门、项目等分级管理方式实现企业云上的人员、资源、权限、财务的管理。
HBase应用开发简介 HBase简介 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。
Spark Streaming调优 操作场景 Streaming作为一种mini-batch方式的流式处理框架，它主要的特点是秒级时延和高吞吐量。因此Streaming调优的目标是在秒级延迟的情景下，提高Streaming的吞吐能力，在单位时间处理尽可能多的数据。 本章节适用于输入数据源为Kafka的使用场景。
CoGroupedStreams：在窗口上对数据进行coGroup操作，可以实现流的各种join类型。 图1 Flink Stream的各种流类型转换 流数据输入 表1 流数据输入的相关接口 API 说明 def fromElements[T: TypeInformation](data:
CoGroupedStreams：在窗口上对数据进行coGroup操作，可以实现流的各种join类型。 图1 Flink Stream的各种流类型转换 流数据输入 表1 流数据输入的相关接口 API 说明 def fromElements[T: TypeInformation](data:
CoGroupedStreams：在窗口上对数据进行coGroup操作，可以实现流的各种join类型。 图1 Flink Stream的各种流类型转换 流数据输入 表1 流数据输入的相关接口 API 说明 def fromElements[T: TypeInformation](data:
HBase应用开发简介 HBase简介 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。
HBase应用开发简介 HBase简介 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。
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