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创建HBase表 功能简介 HBase通过org.apache.hadoop.hbase.client.Admin对象的createTable方法来创建表，并指定表名、列族名。创建表有两种方式（强烈建议采用预分Region建表方式）： 快速建表，即创建表后整张表只有一个Regio
云服务价格详情。 如何选择可用区？ 是否将资源放在同一可用区内，主要取决于您对容灾能力和网络时延的要求。 如果您的应用需要较高的容灾能力，建议您将资源部署在同一区域的不同可用区内。 如果您的应用要求实例之间的网络延时较低，则建议您将资源创建在同一可用区内。 如何获取区域终端节点？
创建HBase表 功能简介 HBase通过org.apache.hadoop.hbase.client.Admin对象的createTable方法来创建表，并指定表名、列族名。创建表有两种方式（强烈建议采用预分Region建表方式）： 快速建表，即创建表后整张表只有一个Regio
创建HBase表 功能简介 HBase通过org.apache.hadoop.hbase.client.Admin对象的createTable方法来创建表，并指定表名、列族名。创建表有两种方式（强烈建议采用预分Region建表方式）： 快速建表，即创建表后整张表只有一个Regio
Kafka应用开发流程介绍 Kafka客户端角色包括Producer和Consumer两个角色，其应用开发流程是相同的。 开发流程中各个阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Kafka客户端程序开发流程 表1 Kafka客户端开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 准备开发和运行环境
Kafka应用开发流程介绍 Kafka客户端角色包括Producer和Consumer两个角色，其应用开发流程是相同的。 开发流程中各个阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Kafka客户端程序开发流程 表1 Kafka客户端程序开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念
Kafka应用开发流程介绍 Kafka客户端角色包括Producer和Consumer两个角色，其应用开发流程是相同的。 开发流程中各个阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Kafka客户端程序开发流程 表1 Kafka客户端开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 准备开发环境 在进
Kafka应用开发流程介绍 Kafka客户端角色包括Producer和Consumer两个角色，其应用开发流程是相同的。 开发流程中各个阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Kafka客户端程序开发流程 表1 Kafka客户端开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 准备开发环境 Ka
Kafka应用开发流程介绍 Kafka客户端角色包括Producer和Consumer两个角色，其应用开发流程是相同的。 开发流程中各个阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Kafka客户端程序开发流程 表1 Kafka客户端开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 准备开发环境 Ka
ZooKeeper基本原理 ZooKeeper简介 ZooKeeper是一个分布式、高可用性的协调服务。在大数据产品中主要提供两个功能： 帮助系统避免单点故障，建立可靠的应用程序。 提供分布式协作服务和维护配置信息。 ZooKeeper结构 ZooKeeper集群中的节点分为三种
随着上云企业越来越多，企业对用云成本问题也越发重视。使用MRS时，如何进行成本管理，减轻业务负担呢？本文将从成本构成、成本分配、成本分析和成本优化四个维度介绍成本管理，帮助您通过成本管理节约成本，在保障业务快速发展的同时获得最大成本收益。 成本构成 使用MRS集群时，成本主要包括两个方面： 资源成本：各类资源和资源
生成新字段，值为取模后的值。 字段的值须为整数，否则当前行会成为脏数据。 样例 通过“CSV文件输入”算子，生成两个字段A和B。 源文件如下图： 配置“取模转换”算子，生成两个新字段C和D： 转换后，依次输出A、B、C和D，结果如下： 父主题： 转换算子
生成新字段，值为取模后的值。 字段的值须为整数，否则当前行会成为脏数据。 样例 通过“CSV文件输入”算子，生成两个字段A和B。 源文件如下图： 配置“取模转换”算子，生成两个新字段C和D： 转换后，依次输出A、B、C和D，结果如下： 父主题： Loader转换类算子
scala) 回答 Streaming Context启动时，如果应用设置了checkpoint，则需要对应用中的DStream checkpoint对象进行序列化，序列化时会用到dstream.context。 dstream.context是Streaming Context启动时从output
scala) 回答 Streaming Context启动时，若应用设置了checkpoint，则需要对应用中的DStream checkpoint对象进行序列化，序列化时会用到dstream.context。 dstream.context是Streaming Context启动时从output
kListenerJobEnd等，记录了每个重要的过程。 每个事件在发生后都会保存到一个队列中，Driver在创建SparkContext对象时，会启动一个线程循环的从该队列中依次拿出一个事件，然后发送给各个Listener，每个Listener感知到事件后就会做各自的处理。 因
常量值：配置符合类型的常量值。 map 是 无 数据处理规则 生成指定类型的常量字段。 样例 通过“CSV文件输入”算子，生成两个字段A和B。 源文件如下图： 配置“增加常量字段”算子，增加两个字段C和D： 转换后，将A、B、C和D按顺序输出，结果如下： 父主题： Loader转换类算子
Alluxio常用概念 Masters 由两个进程组成，一个是处理用户请求和管理Journal存储系统元数据的Alluxio Master，另一个是调度文件系统操作的Alluxio Job Master。 Workers 负责管理用户可配置的本地资源（例如：内存、SDD、HDD），对底层存储进行数据操作。
传入数据为NULL值，不做转换处理。 样例 通过“CSV文件输入”算子，生成两个字段A和B。 源文件如下： abcd,product FusionInsight,Bigdata 配置“字符串大小写转换”算子后，生成两个新字段C和D： 转换后，依次输出四个字段，结果如下： abcd,product
传入数据为NULL值，不做转换处理。 样例 通过“CSV文件输入”算子，生成两个字段A和B。 源文件如下： abcd,product FusionInsight,Bigdata 配置“字符串大小写转换”算子后，生成两个新字段C和D： 转换后，依次输出四个字段，结果如下： abcd,product
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