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单击“保存并运行”，回到作业管理界面，在作业管理界面可查看作业执行进度和结果。 作业执行成功后，单击作业操作列的“历史记录”，可查看该作业的历史执行记录、读取和写入的统计数据。 在历史记录界面单击“日志”，可查看作业的日志信息。 父主题： 数据迁移
t的write方法追加写入数据。 调用fSystem的open接口创建FSDataInputStream对象：in，使用in的read方法读取文件。 调用fSystem中的delete接口删除文件。 调用fSystem中的delete接口删除文件夹。 父主题： 开发HDFS应用
carbon.input.segments 指定要查询的段ID。 此属性允许您查询指定表的指定段。CarbonScan将仅从指定的段ID读取数据。 语法： “carbon.input.segments. <database_name>. <table_name> = < list
line.indexOf(",")); } // 1. 读取HBase数据 String hbaseData = readHBase(); // 2. 读取Hive数据 String hiveData = readHive(name);
调用fileSystem中的mkdir接口创建目录。 调用HdfsWriter的dowrite接口写入信息。 调用fileSystem中的open接口读取文件。 调用HdfsWriter的doAppend接口追加信息。 调用fileSystem中的deleteOnExit接口删除文件。 调用
SparkContext(appName = "CollectFemaleInfo")? """ 以下程序主要实现以下几步功能： 1.读取数据。传入参数argv[1]指定数据路径 - textFile 2.筛选女性网民上网时间数据信息 - filter 3.汇总每个女性上网时间
line.indexOf(",")); } // 1. 读取HBase数据 String hbaseData = readHBase(); // 2. 读取Hive数据 String hiveData = readHive(name);
conf”配置文件中进行设置。 表1 参数介绍 参数 描述 默认值 spark.sql.files.maxPartitionBytes 在读取文件时，将单个分区打包的最大字节数。 单位：byte。 134217728（即128M） spark.files.openCostInBytes
ey值下所有的value值读出。 RocksDB的方式为merge()->merge()....->merge()->read()，该方式读取数据时非常耗时，如图1所示。 source算子在瞬间发送了大量数据，所有数据的key值均相等，导致window算子处理速度过慢，使barr
ey值下所有的value值读出。 RocksDB的方式为merge()->merge()....->merge()->read()，该方式读取数据时非常耗时，如图1所示。 source算子在瞬间发送了大量数据，所有数据的key值均相等，导致window算子处理速度过慢，使barr
conf”配置文件中进行设置。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 spark.sql.files.maxPartitionBytes 在读取文件时，将单个分区打包的最大字节数。 单位：byte。 134217728（即128M） spark.files.openCostInBytes
conf”配置文件中进行设置。 表1 参数介绍 参数 描述 默认值 spark.sql.files.maxPartitionBytes 在读取文件时，将单个分区打包的最大字节数。 单位：byte。 134217728（即128M） spark.files.openCostInBytes
Settings”，弹出“Settings”窗口。 选择“Build, Execution, Deployment > Compiler > Java Compiler”，在“Project bytecode version”右侧的下拉菜单中，选择“8”。修改“flink-dws-sink-example”的“Target
Settings”，弹出“Settings”窗口。 选择“Build, Execution, Deployment > Compiler > Java Compiler”，在“Project bytecode version”右侧的下拉菜单中，选择“8”。修改“flink-dws-sink-example”的“Target
Topic监控 图5 Consumer监控 Kafka Eagle对接常见问题 问题现象： 无法获取Kafka CPU与内存监控信息日志提示。 java.io.IOException cannot be cast to javax.management.remote.JMXConnector
t间隔为分钟级。 FlinkSQL作业写MOR表时需要做异步compaction，控制compaction间隔的参数，见Hudi官网：https://hudi.apache.org/docs/configurations.html MRS 3.2.1及以后版本默认Hudi写表是F
启动Flink Kafka Consumer应用从Kafka接收数据，构造Table1，保证topic与producer一致。 从soket中读取数据，构造Table2。 使用Flink SQL对Table1和Table2进行联合查询，并进行打印。 父主题： Flink Join样例程序
ey值下所有的value值读出。 RocksDB的方式为merge()->merge()....->merge()->read()，该方式读取数据时非常耗时，如图1所示。 source算子在瞬间发送了大量数据，所有数据的key值均相等，导致window算子处理速度过慢，使barr
ey值下所有的value值读出。 RocksDB的方式为merge()->merge()....->merge()->read()，该方式读取数据时非常耗时，如图1所示。 source算子在瞬间发送了大量数据，所有数据的key值均相等，导致window算子处理速度过慢，使barr
启动Flink Kafka Consumer应用从Kafka接收数据，构造Table1，保证topic与producer一致。 从soket中读取数据，构造Table2。 使用Flink SQL对Table1和Table2进行联合查询，并进行打印。 父主题： Flink Join样例程序
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