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val paraTool = ParameterTool.fromArgs(args) // 构造流图，将自定义Source生成的数据写入Kafka val messageStream: DataStream[String] = env.addSource(new
数据，并提供给map任务多条键值对进行处理，决定并行启动的map任务数目。MapReduce框架根据用户指定的OutputFormat，把生成的键值对输出为特定格式的数据。 map、reduce两个阶段都处理在<key,value>键值对上，也就是说，框架把作业的输入作为一组<key
到Manager，选择“集群 > 服务 > ClickHouse > 实例”，ClickHouseServer角色的IP。 查询id 内部生成的唯一ID。 查询语句 具体慢查询的SQL语句。 开始时间 慢查询的SQL语句的执行开始时间。 结束时间 慢查询的SQL语句的执行结束时间。
将其记录更新到目标CarbonData表中的表。 注意事项 以下是使用UPDATE命令的条件： 如果源表中的多个输入行与目标表中的单行匹配，则UPDATE命令失败。 如果源表生成空记录，则UPDATE操作将在不更新表的情况下完成。 如果源表的行与目标表中任何已有的行不对应，则UPDATE操作将完成，不更新表。 具有二级索引的表不支持UPDATE命令。
wholeStage 类型为Boolean。 当设置的值等于true时，表示开启codegeneration功能，即运行时对于某些特定的查询将动态生成各逻辑计划代码。 当设置的值等于false时，表示关闭codegeneration功能，运行时使用当前已有静态代码。 true 开启ExternalSort除配置spark
ibm.jsse2.overrideDefaultTLS”为“true”，设置后可以同时支持TLS V1.0/V1.1/V1.2，详情可参考https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSYKE2_8.0.0/com.ibm.java.security
rd_lib/Hive”目录下（开源驱动包下载地址：https://repo1.maven.org/maven2/org/postgresql/postgresql/42.2.5/）。 MySQL：进入MySQL官网（https://www.mysql.com/），选择“Downloads
60s执行一次。 zk.cleanup.finished.job.outdated.threshold：节点的过期时间，每个批次的任务都会生成对应节点，从当前批次任务的结束时间开始算，如果超过60分钟，则表示已经过期了，那么就清除节点。 batch.job.max.retry.c
launcher.SparkLauncher.launch()方法，将用户的应用程序提交。 将SparkLauncher程序和用户应用程序分别生成Jar包，并上传至运行此应用的Spark节点中。 SparkLauncher程序的编译依赖包为spark-launcher_2.10-1.5
单击“定制”，勾选需要显示的服务源指标。 单击“确定”保存并显示所选指标。 单击“清除”可批量取消全部选中的指标项。 导出监控指标报表。 单击“导出”，Manager将生成指定时间范围内、已勾选的服务资源指标报表文件，请选择一个位置保存，并妥善保管该文件。 如果需要查看指定时间范围的监控指标对应的分布曲线图，
用户确认丢失块所在的文件是否有用。 MapReduce任务运行过程中在“/mr-history”、“/tmp/hadoop-yarn”、“/tmp/logs”这三个目录中生成的文件不属于有用文件。 是，执行7。 否，执行8。 用户确认丢失块所在的文件是否已备份。 是，执行8。 否，执行11。 以root用户登录
60s执行一次。 zk.cleanup.finished.job.outdated.threshold：节点的过期时间，每个批次的任务都会生成对应节点，从当前批次任务的结束时间开始算，如果超过60分钟，则表示已经过期了，那么就清除节点。 batch.job.max.retry.c
ParameterTool paraTool = ParameterTool.fromArgs(args); // 构造流图，将自定义Source生成的数据写入Kafka DataStream<String> messageStream = env.addSource(new
reduceByKey((x, y) => x, numPartitions).map(_._1) 这个过程比较耗时，尤其是数据量很大时，建议不要直接对大文件生成的RDD使用。 join() : (RDD[(K, V)], RDD[(K, W)]) => RDD[(K, (V, W))]，作用是将两个RDD通过key做连接。
次与基本文件合并，并生成压缩后要写入的最终记录。 org.apache.hudi.common.model.Defaulthoodierecordpayload hoodie.schedule.compact.only.inline 在写入操作时，是否只生成压缩计划。在hoodie
xml与llama-site.xml文件中配置的资源池) 执行SQL查询。 登录到Impalad WebUI上查看资源池使用情况，确认配置已生效。 https://{集群控制台地址}:9022/component/Impala/Impalad/95/ 父主题： 使用Impala
ParameterTool paraTool = ParameterTool.fromArgs(args); // 构造流图，将自定义Source生成的数据写入Kafka DataStream<String> messageStream = env.addSource(new
JavaRDD<String> data = jsc.textFile(args[0]); //将每条记录的每列切割出来，生成一个Tuple JavaRDD<Tuple3<String,String,Integer>> person = data.map(new
0-LTS及之后版本，在“主页”右上方选择“更多 > 下载客户端”），“选择客户端类型”设置为“仅配置文件”，单击“确定”，等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。 例如，客户端配置文件压缩包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client
ParameterTool paraTool = ParameterTool.fromArgs(args); // 构造流图，将自定义Source生成的数据写入Kafka DataStream<String> messageStream = env.addSource(new
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