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getExecutionEnvironment(); // 设置并发度 env.setParallelism(1); // 解析运行参数 ParameterTool paraTool = ParameterTool.fromArgs(args); //
http请求的消息解析方式，支持以下两种： “org.apache.flume.source.http.JSONHandler”：表示Json格式解析。 “org.apache.flume.sink.solr.morphline.BlobHandler”：表示二进制Blob块解析。 handler
getExecutionEnvironment(); // 设置并发度 env.setParallelism(1); // 解析运行参数 ParameterTool paraTool = ParameterTool.fromArgs(args); //
nEnd。 Spark中有个HistoryServer服务，其UI页面就是通过读取解析这些日志文件获得的。在启动HistoryServer进程时，内存大小就已经定了。因此当日志文件很大时，加载解析这些文件就可能会造成内存不足，driver gc等问题。 所以为了在小内存模式下能加
nEnd。 Spark中有个HistoryServer服务，其UI页面就是通过读取解析这些日志文件获得的。在启动HistoryServer进程时，内存大小就已经定了。因此当日志文件很大时，加载解析这些文件就可能会造成内存不足，driver gc等问题。 所以为了在小内存模式下能加
HetuEngine SQL诊断功能介绍 HetuEngine QAS实例可对用户的SQL执行历史记录提供自动感知、自动学习、自动诊断服务，提升在线SQL运维能力，自动加速在线SQL分析任务，开启SQL诊断能力后，系统可实现如下能力： 自动感知并向集群管理员展现不同时间周期范围内的租户级、用户级的S
"credits" or "license" for more information. 客户端机器必须安装有setuptools。 通过官方网站下载软件，下载地址：https://pypi.org/project/setuptools/#files。 将下载的setuptools压
来实现Hive数据源数据查询，流程如下： 连接HetuEngine JDBC Server。 组装SQL语句。 SQL语句执行。 返回结果解析。 关闭HetuEngine JDBC Server的连接。 父主题： 开发HetuEngine应用
F等信息，如果未勾选，校验时会弹出提示框提示需要勾选的依赖数据。作业的应用信息不会导出。 流表导出时，不解析处理流表的依赖，即流表依赖的应用信息不会导出。 UDF导出时，不解析处理UDF的依赖和被动依赖，即UDF依赖的应用信息和在哪些作业被使用的信息不会导出。 支持不同应用之间的导入导出。
来实现Hive数据源数据查询，流程如下： 连接HetuEngine JDBC Server。 组装SQL语句。 SQL语句执行。 返回结果解析。 关闭HetuEngine JDBC Server的连接。 父主题： 开发HetuEngine应用
级别用512，PB级别用1024。 所有Integer类型度量均以BigInt类型进行处理与显示。 CarbonData遵循严格解析，因此任何不可解析的数据都会被保存为null。例如，在BigInt列中加载double值（3.14），将会保存为null。 在Create Tabl
getExecutionEnvironment // 设置并发度 env.setParallelism(1) // 解析运行参数 val paraTool = ParameterTool.fromArgs(args) // 构造流图，将自定义Source生成的数据写入Kafka
式导致错误，看文件后缀是gzip压缩，堆栈却报出是zlib方式。 因此怀疑此语句查询的表对应的HDFS上的文件有问题，Map日志中打印出了解析的对应的文件名，将其从HDFS上下载到本地，看到是gz结尾的文件，使用tar命令解压报错，格式不正确无法解压。使用file命令查看文件属性
级别用512，PB级别用1024。 所有Integer类型度量均以BigInt类型进行处理与显示。 CarbonData遵循严格解析，因此任何不可解析的数据都会被保存为null。例如，在BigInt列中加载double值（3.14），将会保存为null。 在Create Tabl
规则4：|可以用来配置多种规则，规则之间用“|”分隔。 规则5：当想将“_”作为匹配条件时，可以使用ESCAPE指定一个转义字符，对“_”进行转义，以免按照规则1对“_”进行解析。 父主题： HetuEngine DDL SQL语法说明
它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。 生产者（Producer）将消
MapReduce Shuffle调优 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分，包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task拷贝数据并最终放到reduce函数的全部过程。这部分Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程
getExecutionEnvironment(); // 设置并发度 env.setParallelism(1); // 解析运行参数 ParameterTool paraTool = ParameterTool.fromArgs(args);
getExecutionEnvironment(); // 设置并发度 env.setParallelism(1); // 解析运行参数 ParameterTool paraTool = ParameterTool.fromArgs(args);
QL编译解析成相应的MapReduce或者HDFS任务，图1为Hive的结构概图。 图1 Hive结构 表1 模块说明 名称 说明 HiveServer 一个集群内可部署多个HiveServer，负荷分担。对外提供Hive数据库服务，将用户提交的HQL语句进行编译，解析成对应的Y
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