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当选择保留作业日志到OBS或HDFS时，系统在作业执行结束后，将日志压缩并存储到对应路径。因此，此类作业运行结束后，作业状态仍然为“运行中”，需等日志存储成功后，状态变更为“已完成”。日志存储花费时间依赖于日志大小，需要数分钟以上。 父主题： 提交MRS作业
} else { env.readTextFile(filePaths.apply(0)) } // 数据转换，构造整个数据处理的逻辑，计算并得出结果打印出来 unionStream.map(getRecord(_)) .ass
OpenTSDB样例程序开发思路 通过典型场景，您可以快速学习和掌握OpenTSDB的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户开发一个应用程序，用于记录和查询城市的气象信息，记录数据如下表表1，表2和表3所示。 表1 原始数据 城市 区域 时间 温度 湿度 Shenzhen
适合读时延要求高的场景。 HBase全局二级索引，使用独立的索引表存储索引数据。当给定的查询条件可以命中索引时，可以将对数据表的全表查询转换为对索引表的精确范围查询，提升查询速度。开启全局二级索引特性后，应用侧代码无需特殊修改，简单易用。 MRS 3.3.0及之后版本的集群默认
本实践使用CDM云服务将MySQL数据导入到MRS集群内的Hive分区表中。 Hive提供类SQL查询语言，帮助用户对大规模的数据进行提取、转换和加载，即通常所称的ETL（Extraction，Transformation，and Loading）操作。对庞大的数据集查询需要耗费大
OpenTSDB是否支持Python的接口？ 问： OpenTSDB是否支持Python的接口？ 答： OpenTSDB基于HTTP提供了访问其的RESTful接口，而RESTful接口本身具有语言无关性的特点，凡是支持HTTP请求的语言都可以对接OpenTSDB，所以OpenTSDB支持Python的接口。
管理现有集群 > 作业管理 > 使用OBS加密数据运行作业”页面进行相关配置后，再调用API接口运行作业。 所有示例中涉及的OBS路径、样例文件及终端节点和AKSK，请提前准备并在提交请求时根据实际情况替换。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{pro
调度模块（DecayRpcScheduler）用于提供从0至N的优先值数字（0的优先级最高）。 多级队列（位于FairCallQueue内部）保持调用在内部按优先级排列。 多路转换器（提供有WeightedRoundRobinMultiplexer）为队列选择提供逻辑控制。 在对FairCallQueue进行配置后，
union(env.readTextFile(filePaths[i])); } } // 数据转换，构造整个数据处理的逻辑，计算并得出结果打印出来 unionStream.map(new MapFunction<String
调度模块（DecayRpcScheduler）用于提供从0至N的优先值数字（0的优先级最高）。 多级队列（位于FairCallQueue内部）保持调用在内部按优先级排列。 多路转换器（提供有WeightedRoundRobinMultiplexer）为队列选择提供逻辑控制。 在对FairCallQueue进行配置后，
union(env.readTextFile(filePaths[i])); } } // 数据转换，构造整个数据处理的逻辑，计算并得出结果打印出来 unionStream.map(new MapFunction<String
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锁。 extend：在整个执行快照期间都持有全局读锁，阻塞全部写入操作。 none: 无锁模式，要求启动CDL任务期间不能有schema的变更。 可选参数，单击显示该参数。 none WhiteList 待抓取表的白名单。 配置需要抓取的表的名单列表，多个表可以用英文逗号分隔，支持通配符。
union(env.readTextFile(filePaths[i])); } } // 数据转换，构造整个数据处理的逻辑，计算并得出结果打印出来 unionStream.map(new MapFunction<String
Flink HA方案介绍 Flink HA方案介绍 每个Flink集群只有单个JobManager，存在单点失败的情况。Flink有Yarn、Standalone和Local三种模式，其中Yarn和Standalone是集群模式，Local是指单机模式。但Flink对于Yarn模
主备集群数据，减少查询毛刺，具体表现为： 高成功率：双并发读机制，保证每一次读请求的成功率。 可用性：单集群故障时，查询业务不中断。短暂的网络抖动也不会导致查询时间变长。 通用性：双读特性不支持双写，但不影响原有的实时写场景。 易用性：客户端封装处理，业务侧不感知。 HBase双读使用约束：
并且配置了安全集群，参数值设置为“true”。否则设置为“false”。 false spark.serializer 用于串行化将通过网络发送或需要缓存的对象的类以序列化形式展现。 Java序列化的默认值适用于任何Serializable Java对象，但运行速度相当慢，所以建议使用org
主备集群数据，减少查询毛刺，具体表现为： 高成功率：双并发读机制，保证每一次读请求的成功率。 可用性：单集群故障时，查询业务不中断。短暂的网络抖动也不会导致查询时间变长。 通用性：双读特性不支持双写，但不影响原有的实时写场景。 易用性：客户端封装处理，业务侧不感知。 HBase双读使用约束：
并且配置了安全集群，参数值设置为“true”。否则设置为“false”。 false spark.serializer 用于串行化将通过网络发送或需要缓存的对象的类以序列化形式展现。 Java序列化的默认值适用于任何Serializable Java对象，但运行速度相当慢，所以建议使用org
union(env.readTextFile(filePaths[i])); } } // 数据转换，构造整个数据处理的逻辑，计算并得出结果打印出来 unionStream.map(new MapFunction<String
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