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ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(batchSize.toLong)) //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)
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置相关配置，并开启checkpoint功能 env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置相关配置，并开启checkpoint功能 env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs
MyRegistrator") val sc = new SparkContext(conf) // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 val hbConf = HBaseConfiguration
根据上述的业务场景进行功能开发，需要开发的功能如表4所示。 表4 在OpenTSDB中开发的功能 序号 步骤 代码实现 1 根据典型场景说明建立了数据模型 请参见配置OpenTSDB参数 2 写入指标数据 请参见写入OpenTSDB数据 3 根据指标项进行数据查询 请参见查询OpenTSDB数据 4 删除指定范围的数据
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置相关配置，并开启checkpoint功能 env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs
'binary:valueB',true,true)" ,STARTROW=>'row001',STOPROW=>'row100' } 用户不能为有索引数据的表配置任何分裂策略。 不支持其他的mutation操作，如increment和append。 不支持maxVersions>1的列的索引。 不支持一行数据索引列的更新操作。
Follower只有元数据读取权限，无写入权限，Follower参与Leader选举。 Observer Observer主要用于扩展集群的查询并发能力，可选部署。Observer不参与选主，不会增加集群的选主压力。 StarRocks基本概念 在StarRocks中，数据都以表（Table）的形式进行逻辑上的描述。
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置相关配置，并开启checkpoint功能 env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs
识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 监控资源利用率，评估当前配置是否过高。例如：CPU、内存、云硬盘、带宽等资源的利用率。 监控闲置的资源，避免浪费。例如：未挂载的云硬盘、未绑定的EIP等。 计费模式优化
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
org/projects/flink/flink-docs-release-1.15。 DataStream Checkpoint 窗口 Job Pipeline 配置表 结构 Flink结构如图2所示。 图2 Flink结构 Flink整个系统包含三个部分： Client Flink Client主要给
JavaStreamingContext(sparkConf, new Duration(Long.parseLong(batchSize) * 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);
Manager主备节点同步数据异常，pms目录下存在脏数据。 集群节点隔离后频繁上报节点故障告警。 集群退订节点过程中偶现产生误告警。 Manager上配置NAS备份进程不结束，导致节点内存升高。 NodeAgent偶现会修改nodagent.properties，有可能导致文件丢失。 MRS
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);
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);
SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("KafkaWriter"); // 配置Kafka Properties kafkaParams = new Properties(); kafkaParams.put("metadata
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);
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);
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
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