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查询编辑器使用介绍 访问Hue WebUI，请参考访问Hue WebUI界面。 在左侧导航栏单击编辑器，然后选择“Hive”，进入“Hive”。 执行Hive HQL语句 在左侧选中目标数据库，也可通过单击右上角的，输入目标数据库的名称以搜索目标数据库。 在文本编辑框输入Hive
在spark-beeline中访问OBS，例如在“obs://mrs-word001/table/”目录中创建表“test”。 create table test(id int) location 'obs://mrs-word001/table/'; 执行如下命令查询所有表，返回结果中存在表test，即表示访问OBS成功。
aa2036d753.jar [main] INFO b.s.StormSubmitter - Submitting topology word-count in distributed mode with conf {"topology.worker.childopts":"-Xmx4096m"
通过Flink作业处理OBS数据 通过Spark Streaming作业消费Kafka数据 通过Flume采集指定目录日志系统文件至HDFS 基于Kafka的Word Count数据流统计案例 实时OLAP数据分析 物联网时序数据分析
seconds(5)) .sum(1).setParallelism(5); wordCounts.print(); env.execute("Word Count Example"); 执行环境层次 Flink程序运行在执行环境中。执行环境为所有执行的算子、数据源、data sink定义了一个默认的并行度。
SimpleHBaseMapper() .withRowKeyField("word") .withColumnFields(new Fields("word")) .withCounterFields(new
String] = { val word = str.split(",") new Tuple3[String, String, String](word(0), word(1), word(2)) } })
Fields("word")); 拓扑的提交部分需要修改，Storm的提交示例如下： Config conf = new Config(); conf.setNumWorkers(3); StormSubmitter.submitTopology("word-count",
seconds(5)) .sum(1).setParallelism(5); wordCounts.print(); env.execute("Word Count Example"); 执行环境层次 Flink程序运行在执行环境中。执行环境为所有执行的算子、数据源、data sink定义了一个默认的并行度。
String] = { val word = str.split(",") new Tuple3[String, String, String](word(0), word(1), word(2)) } })
查看Storm应用调测结果 操作步骤 参考《访问开源组件UI界面》章节，访问Storm Web界面 。 在Storm UI中单击word-count应用，查看应用程序运行情况，如图1所示。 图1 Storm应用程序执行界面 Topology stats统计了最近各个不同时间段的算子之间发送数据的总数据量。
如何取消MRS集群风险告警的消息通知？ 登录MRS服务控制台。 单击集群名称进入集群详情页面。 选择“告警管理 > 消息订阅规则”。 在待修改的规则所在行的“操作”列单击“编辑”，在“订阅规则”中取消对应风险告警。 单击“确定”完成修改。 父主题： 集群管理类
Exception { String[] word = s.split(","); return new Tuple3<>(word[0], word[1], word[2]); } });
Exception { String[] word = s.split(","); return new Tuple3<>(word[0], word[1], word[2]); } });
管理HetuEngine数据源 在HetuEngine的WebUI界面，用户可以对已添加的数据源进行查看、编辑和删除等操作。 使用HetuEngine管理员用户登录Manager，选择“集群 > 服务 > HetuEngine”，进入HetuEngine服务页面。 在“概览”页签
Exception { String[] word = s.split(","); return new Tuple3<>(word[0], word[1], word[2]); } });
Exception { String[] word = s.split(","); return new Tuple3<>(word[0], word[1], word[2]); } });
counts = text //split up the lines in pairs (2-tuples) containing: (word,1) //this is done by a bolt that is wrapped accordingly
flatMap { case(line, timestamp) => line.split(" ").map(word => Event(sessionId = word, timestamp))} // Sessionize the events. Track number
flatMap { case(line, timestamp) => line.split(" ").map(word => Event(sessionId = word, timestamp))} // Sessionize the events. Track number
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