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CLOUD_SDK_SK in the local environment String ak = System.getenv("CLOUD_SDK_AK"); String sk = System.getenv("CLOUD_SDK_SK");
CLOUD_SDK_SK in the local environment String ak = System.getenv("CLOUD_SDK_AK"); String sk = System.getenv("CLOUD_SDK_SK");
} } static class Query { public Long start; public Long end; public boolean delete = false; public List<SubQuery> queries; } static
使用Flume客户端从Kafka采集日志保存到HDFS 该任务指导用户使用Flume客户端从Kafka客户端的Topic列表(test1)采集日志保存到HDFS上“/flume/test”目录下。 本配置默认集群网络环境是安全的，数据传输过程不需要启用SSL认证。如需使用加密方式
hetu.job.appId.parser.rule 监控HetuEngine作业的大目录监控路径中作业ID的提取规则。例如： {subdir}/{appid}：作业ID在监控目录的子目录中，子目录名称不固定。 {appid}：作业ID在监控目录下。 {appid} hetu.job
byte[][] sk = new byte[4][]; sk[0] = "A".getBytes(); sk[1] = "D".getBytes(); sk[2] = "F".getBytes(); sk[3] = "H".getBytes();
byte[][] sk = new byte[4][]; sk[0] = "A".getBytes(); sk[1] = "D".getBytes(); sk[2] = "F".getBytes(); sk[3] = "H".getBytes();
byte[][] sk = new byte[4][]; sk[0] = "A".getBytes(); sk[1] = "D".getBytes(); sk[2] = "F".getBytes(); sk[3] = "H".getBytes();
已经将shuffle托管给NodeManager，NodeManager只会按照APP的运行周期来管理这些文件，并不会关注单个executor所在的container是否存在。因此，只有在APP结束的时候才会清理这些临时文件。任务运行时间较长时导致临时文件过多占用了大量磁盘空间。
用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的mapPartition接口将rdd并发写入HBase表中。 数据规划 在客户端执行：hbase shell命令进入HBase命令行。 使用下面的命令创建HBase表：
/bin/flink run-application --detached -t yarn-application -Dyarn.application.name=py_kafka -Dyarn.ship-files=/opt/client/Flink/flink/yarnship/
compression”设置parquet表的数据压缩格式。如在建表语句中设置tblproperties："parquet.compression"="snappy"。 对于非分区表，需要通过“spark.sql.parquet.compression.codec”配置项来设置parquet类型的数据压缩格式。直接设置“parquet
业状态不一致？ 答： 为了节约存储空间，用户修改了Yarn的配置项yarn.resourcemanager.max-completed-applications，减小yarn上历史作业的记录保存个数。由于Flink是长时作业，在yarn上realJob还在运行，但launcher
增量avro格式表，需要创建表之前设置参数spark.sql.forceConvertSchema.enabled=true，会将avro表格式强转指定数据类型，一次性修改schema。 存量avro格式表，查询avro表之前设置参数spark.sql.forceConvertSchema
ase、Kafka、Storm和Spark等，后续会支持更多组件。 Ranger为各组件提供了基于PBAC（Policy-Based Access Control）的权限管理插件，用于替换组件自身原来的鉴权插件。Ranger插件都是由组件侧自身的鉴权接口扩展而来，用户在Ranger
label”，此时app1上新增的container/resource也将其标签表达式设置为“default label”。当app1被移回正常运行的队列（例如，Q2）时，如果Q2支持调用app1中的所有标签表达式（包含“label1”和“default label”），则app1能正常运
servers BLR1000006595: SINK : AppliedBatches=0, AppliedOps=0, AppliedHFiles=0, AgeOfLastAppliedOp=0, TimeStampsOfLastAppliedOp=Wed May 25 17:55:21
rval'7'day; 函数 approx_set(x) → HyperLogLog 描述：返回HyperLogLog。这个数据草图是approx distinct()的基础，可以通过调用cardinality()来存储和使用。 select approx_set(cookieid)
Thread.sleep(1000); } } public void close() { isRunning = false; } public void cancel() { isRunning = false;
CLOUD_SDK_SK in the local environment String ak = System.getenv("CLOUD_SDK_AK"); String sk = System.getenv("CLOUD_SDK_SK");
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