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由数据加工方进行数据推送加载时，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。
Flink Scala API接口介绍 由于Flink开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境
Flink Scala API接口介绍 由于Flink开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境
Flink Scala API接口介绍 由于Flink开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境
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主要给用户提供向Flink系统提交用户任务（流式作业）的能力。
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主要给用户提供向Flink系统提交用户任务（流式作业）的能力。
约束限制： 当启用弹性伸缩时，资源计划与自动伸缩规则需至少配置其中一种。不能超过5条。 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 rules Array of Rule objects 参数解释： 自动伸缩的规则列表。
如果当前组件使用了Ranger进行权限控制，需基于Ranger配置相关策略进行权限管理，具体操作可参考添加Hive的Ranger访问权限策略章节。 父主题： Hive开发指南（安全模式）
Flink Java API接口介绍 由于Flink开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境
Flink Scala API接口介绍 由于Flink开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境
pyspark.SparkConf：Spark应用配置类。如设置应用名称，执行模式，executor内存等。
pyspark.SparkConf：Spark应用配置类。如设置应用名称，执行模式，executor内存等。
pyspark.SparkConf：Spark应用配置类。如设置应用名称，执行模式，executor内存等。
pyspark.SparkConf：Spark应用配置类。如设置应用名称，执行模式，executor内存等。
cluster_infos/{cluster_id} 查询主机列表 GET /v1.1/{project_id}/clusters/{cluster_id}/hosts 删除集群 DELETE /v1.1/{project_id}/clusters/{cluster_id} 弹性伸缩接口 配置弹性伸缩规则
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。
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pyspark.SparkConf：Spark应用配置类。如设置应用名称，执行模式，executor内存等。
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