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sink，通过flink job将时序数据写入IoTDB。 代码样例 该样例演示了从一个Flink job中发送数据到IoTDB server的场景。 一个模拟的Source SensorSource每秒钟产生一个数据点。 Flink使用IoTDBSink消费产生数据并写入IoTDB。 其中在
sink，通过flink job将时序数据写入IoTDB。 代码样例 该样例演示了从一个Flink job中发送数据到IoTDB server的场景。 一个模拟的Source SensorSource每秒钟产生一个数据点。 Flink使用IoTDBSink消费产生数据并写入IoTDB。 其中在
join的表数据变化更新频率较低，这种情况，建议对多个表join查询逻辑提前进行加工处理，将处理后的数据写入到一个宽表中，宽表中包含所有要查询的数据字段，以供后续应用完全自助OLAP的高性能查询。 表命名规范 数据库表名称命名规则： 在数据库中，表名命名要求在当前数据库内唯一。
责向调用该类的Java应用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群，创建RDD，累积量和广播量等。它的作用相当于一个容器。 SparkConf：Spark应用配置类，如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 JavaRDD：用于在java应用中定义JavaRDD的
运行如下命令获取Segment ID。 命令： SHOW SEGMENTS FOR Table dbname.tablename LIMIT number_of_loads; 示例： SHOW SEGMENTS FOR TABLE carbonTable; 上述命令可显示tablename为carbonTable的表的所有Segment信息。
free(buffer); struct hdfsReadStatistics *stats = NULL; hdfsFileGetReadStatistics(readFile, &stats); fprintf(stderr, "hdfsFileGetReadStatistics- SUCCESS
free(buffer); struct hdfsReadStatistics *stats = NULL; hdfsFileGetReadStatistics(readFile, &stats); fprintf(stderr, "hdfsFileGetReadStatistics- SUCCESS
Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：
射的键值对共享相同的键组。 图1 分布式批处理引擎 MapReduce是用于并行处理大数据集的软件框架。MapReduce的根源是函数性编程中的Map和Reduce函数。Map函数接受一组数据并将其转换为一个键/值对列表，输入域中的每个元素对应一个键/值对。Reduce函数接受M
nm.logs}。如果有数据分区，基于该数据分区生成一个类似/srv/BigData/hadoop/data1/nm/containerlogs,/srv/BigData/hadoop/data2/nm/containerlogs的路径清单。如果没有数据分区，生成默认路径/srv
Storm应用开发简介 简介 Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学
查看Flink应用调测结果 操作场景 Flink应用程序运行完成后，您可以查看运行结果数据，也可以通过Flink WebUI查看应用程序运行情况。 操作步骤 查看Flink应用运行结果数据。 当用户查看执行结果时，需要在Flink的web页面上查看Task Manager的Stdout日志。
滑次数配置项。 根据实际服务的使用情况在“系统设置 > 阈值配置 > 设备 > 主机 > CPU > CPU使用率 > CPU使用率”中更改告警阈值。 根据实际服务的使用情况在“系统设置 > 阈值配置 > 设备 > 主机 > CPU > CPU使用率 > CPU使用率”中更改告警的“平滑次数”选项。
运行如下命令获取Segment ID。 命令： SHOW SEGMENTS FOR Table dbname.tablename LIMIT number_of_loads; 示例： SHOW SEGMENTS FOR TABLE carbonTable; 上述命令可显示tablename为carbonTable的表的所有Segment信息。
buffer); struct hdfsReadStatistics *stats = NULL; hdfsFileGetReadStatistics(readFile, &stats); fprintf(stderr, "hdfsFileGetReadStatistics- SUCCESS
创建库：创建ClickHouse数据库。 创建表：创建ClickHouse数据库下的表。 插入数据：插入数据到ClickHouse表中。 查询数据：查询ClickHouse表数据。 删除表：删除已创建的ClickHouse表。 父主题： 开发ClickHouse应用
配置HBase应用输出日志 功能介绍 将HBase客户端的日志单独输出到指定日志文件，与业务日志分开，方便分析定位HBase的问题。 如果进程中已经有log4j的配置，需要将“hbase-example\src\main\resources\log4j.properties”中R
concurrent.ThreadPoolExecutor@52fa7e19[Terminated, pool size = 0, active threads = 0, queued tasks = 0, completed tasks = 3025] 回答 出现上述问题的原因是：当spark-
Spark异步任务执行表compaction参数设置规范 Spark on Hudi表数据维护规范 Spark并发写Hudi建议 Spark读写Hudi资源配置建议 Spark On Hudi性能调优 父主题： Hudi应用开发规范
HBase应用开发简介 HBase介绍 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。
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