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描述 project_id 是 String 参数解释： 项目编号。获取方法，请参见获取项目ID。 约束限制： 不涉及 取值范围： 只能由英文字母和数字组成，且长度为[1-64]个字符。 默认取值： 不涉及 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 is_dec_project
不涉及 取值范围： 只能由英文字母、数字以及“_”和“-”组成，且长度为[1-64]个字符。 默认取值： 不涉及 project_id 是 String 参数解释： 项目编号。获取方法，请参见获取项目ID。 约束限制： 不涉及 取值范围： 只能由英文字母和数字组成，且长度为[1-64]个字符。
系统管理员可以通过FusionInsight Manager创建恢复Hive任务并恢复数据。只支持创建任务手动恢复数据。 Hive备份恢复功能不支持识别用户的Hive表、索引、视图等对象在业务和结构上存在的关联关系。用户在执行备份恢复任务时，需要根据业务场景管理统一的恢复点，防止影响业务正常运行。
alaExample-1.0.jar <inputPath> 其中，<inputPath>指HDFS文件系统中input的路径。 运行Python样例程序 bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client /opt/femal
parkSubmit、Spark Script和Spark SQL作业。 SparkSubmit：提交Spark Jar和Spark Python程序，运行Spark Application计算和处理用户数据。 SparkScript：提交SparkScript脚本，批量执行Spark
Collection-1.0.jar <inputPath> 其中，<inputPath>指HDFS文件系统中input的路径。 运行Python样例程序 bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client /opt/femal
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可扩展性。 Spark具有如下特点： 快速：数据处理能力，比MapReduce快10-100倍。 易用：可以通过Java，Scala，Python，简单快速的编写并行的应用处理大数据量，Spark提供了超过80种的操作符来帮助用户组建并行程序。 普遍性：Spark提供了众多的工具，例如Spark
提交Hive作业 提交Spark作业 Spark基于内存进行计算的分布式计算框架。Spark支持提交Spark Jar和Spark python程序，执行Spark application，计算和处理用户数据。 提交Spark作业 提交SparkSQL作业 Spark基于内存进
资源利用率。 异构和多维资源调度 Superior Scheduler除支持CPU和内存资源的调度外，还支持扩展以下功能： 节点标签可用于识别不同节点的多维属性，可以根据这些标签进行调度。 资源池可用于对同一类别的资源进行分组并分配给特定的租户/队列。 租户内多用户公平调度 在叶
描述 project_id 是 String 参数解释： 项目编号。获取方法，请参见获取项目ID。 约束限制： 不涉及 取值范围： 只能由英文字母和数字组成，且长度为[1-64]个字符。 默认取值： 不涉及 version_name 是 String 参数解释： 集群版本。例如“MRS
系统管理员可以通过FusionInsight Manager创建备份Hive任务。支持创建任务自动或手动备份数据。 Hive备份恢复功能不支持识别用户的Hive表、索引、视图等对象在业务和结构上存在的关联关系。用户在执行备份恢复任务时，需要根据业务场景管理统一的恢复点，防止影响业务正常运行。
入方向规则”（页面入口：单击“管理安全组规则”）页签列表中描述列自动增加“MRS Manager public ip access control rule”，便于用户识别。 图1 添加MRS集群安全组规则 自动获取的访问公网IP与用户本机IP不一致，属于正常现象，无需处理。 9022端口为MRS集群knox
入方向规则”（页面入口：单击“管理安全组规则”）页签列表中描述列自动增加“MRS Manager public ip access control rule”，便于用户识别。 图1 添加MRS集群安全组规则 自动获取的访问公网IP与用户本机IP不一致，属于正常现象，无需处理。 9022端口为MRS集群knox
flag IN ('wap', 'other'))AS web_uv FROM T GROUP BY day Flink SQL优化器可以识别相同的distinct key上的不同过滤器参数。例如示例中三个COUNT DISTINCT都在user_id列上。Flink可以只使用一
SQL常用概念 DataFrame DataFrame是一个由多个列组成的结构化的分布式数据集合，等同于关系数据库中的一张表，或者是R/Python中的Data Frame。DataFrame是Spark SQL中的最基本的概念，可以通过多种方式创建，例如结构化的数据集、Hive表、外部数据库或者RDD。
properties”文件中配置。 可选FAIL、REPLACE、IGNORE。 FAIL：发生异常并让解析失败。 REPLACE：将不能识别的字符用其它字符代替，通常是字符U+FFFD。 IGNORE：直接丢弃不能解析的字符串。 说明： 如果文件中有编码错误，请配置“decod
同时会启动应用程序DAG调度、Stage划分、Task生成。 然后Spark会把应用的代码（传递给SparkContext的JAR或者Python定义的代码）发送到Executor上。 所有的Task执行完成后，用户的应用程序运行结束。 图1 Spark应用运行架构 操作流程 本实践基本操作流程如下所示：
描述 project_id 是 String 参数解释： 项目编号。获取方法，请参见获取项目ID。 约束限制： 不涉及 取值范围： 只能由英文字母和数字组成，且长度为[1-64]个字符。 默认取值： 不涉及 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 tags 否 String
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