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JavaStreamingContext(sparkConf, new Duration(Long.parseLong(batchTime) * 1000)); //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir);
properties文件，单击“Copy Path/Reference > Absolute Path”。 事务样例工程无需执行此步骤。 图2 复制配置文件绝对路径 使用clickhouse-example.properties路径替换Demo.java中getProperties()方法中proPath的路径。
推荐使用BorkerLoad加载方式，方便数据加工方统一调度；如果有数据应用方负责数据加载，则使用外表方式进行数据加载较为方便应用层另外配置加载数据。 在没有数据湖的场景下，轻量化数仓场景中，数据直接由源端文件加载到Doris中，可以使用Streamload方式加载本地文件。 注意事项：
后用户的权限为IAM系统策略定义的权限和用户在Manager自行添加角色的权限的并集。对于自定义用户，二次同步后用户的权限以Manager配置的权限为准。 系统用户：如果IAM用户所在用户组全部都绑定系统策略（RABC策略和细粒度策略均属于系统策略），则该用户为系统用户。 自定义
Flink在当前版本中重点构建如下特性，其他特性继承开源社区，不做增强。 DataStream Checkpoint 窗口 Job Pipeline 配置表 架构 Flink架构如图2所示。 图2 Flink架构 Flink整个系统包含三个部分： Client Flink Client主要给
Flink在当前版本中重点构建如下特性，其他特性继承开源社区，不做增强。 DataStream Checkpoint 窗口 Job Pipeline 配置表 架构 Flink架构如图2所示。 图2 Flink架构 Flink整个系统包含三个部分： Client Flink Client主要给
ython应用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群、创建RDD、广播变量等。 pyspark.SparkConf：Spark应用配置类。如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 pyspark.RDD（Resilient Distributed Dataset
用户可在程序中设置option("checkpointLocation", "checkpoint路径")启用checkpoint。 从checkpoint恢复时，应用程序或者配置可能发生变更，有部分变更会导致从checkpoint恢复失败，具体限制如下： 不允许source的个数或者类型发生变化。 source的参
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的类，功能类似于scala中的RDD(Resilient
ython应用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群、创建RDD、广播变量等。 pyspark.SparkConf：Spark应用配置类。如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 pyspark.RDD（Resilient Distributed Dataset
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不带参数调用大多数命令时会显示帮助信息。 Superior resourcepool命令： 该命令显示Resource Pool和相关策略的相关状态以及配置信息。 Superior resourcepool命令仅用于管理员用户及拥有yarn管理权限的用户。 用法输出： >superior resourcepool
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GET/v2/{project_id}/autoscaling-policy/{cluster_id} mrs:cluster:policy √ √ 配置弹性伸缩规则 POST /v1.1/{project_id}/autoscaling-policy/{cluster_id} √ √ 更新用户代理信息
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