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keyBy尽量不要使用String。 设置并行度 并行度控制任务的数量，影响操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到最优。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数
<type> 定义了action类型。当前支持的action类型是MOVE和MARK。 No (在action标签内) <params> 定义与每个action相关的参数。 No (在action标签内) <param> 定义单个使用<name>和<value>标签的name-value格式参数。
排序规范，它确定窗口函数将处理输入行的顺序。 窗口框架，指定给定行该功能要处理的行的滑动窗口。如果未指定帧，则默认为“RANGE UNBOUNDED PRECEDING”，与“UNBOUNDEEN PREBODING AND CURRENT ROWGE”相同。该帧包含从分区的开始到当前行的最后一个对等方的所有行。在没有ORDER
请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 total_count Long 参数解释： 文件总数，与分页无关。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 files Array of FileStatusV2 objects
使用root用户登录安装了集群客户端的节点。 cd /opt/client source bigdata_env 创建输入Topic和输出Topic，与样例代码中指定的Topic名称保持一致，输出Topic的清理策略设置为compact。 kafka-topics.sh --create --zookeeper
<type> 定义了action类型。当前支持的action类型是MOVE和MARK。 No (在action标签内) <params> 定义与每个action相关的参数。 No (在action标签内) <param> 定义单个使用<name>和<value>标签的name-value格式参数。
发、停止、编辑、删除、查看作业详情和Checkpoint故障恢复等操作。 如果要使用其他用户在节点上读取已提交的作业相关文件，需确保该用户与提交作业的用户具有相同的用户组和具有对应的FlinkServer应用管理权限角色，如参考创建FlinkServer权限角色勾选“应用查看”。
系统管理员可以通过FusionInsight Manager创建恢复HBase任务并恢复数据。只支持创建任务手动恢复数据。 只支持进行数据备份时的系统版本与当前系统版本一致时的数据恢复。 当业务正常时需要恢复数据，建议手动备份最新管理数据后，再执行恢复数据操作。否则会丢失从备份时刻到恢复时刻之间的HBase数据。
reduce(fun: (T, T) => T): DataStream[T] 在一个KeyedStream上“滚动”reduce。合并当前元素与上一个被reduce的值，然后输出新的值。注意三者的类型是一致的。 def reduce(reducer: ReduceFunction[T]):
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MRS_Spark_Client.tar tar -xvf MRS_Spark_ClientConfig.tar 由于不兼容老版本客户端，建议用户获取与服务端集群相同版本的客户端安装包进行安装部署。 进入解压文件夹，即“MRS_Spark_ClientConfig”，执行下列命令安装客户端 sh
7。当参数等于0时计算功能关闭，且JVM配置中-Xmx值需满足大于或者等于Coordinator或者Worker配置的memory.heap-headroom-per-node与query.max-memory-per-node之和。 0.7 是否开启动态伸缩 若开启动态伸缩，可以在不重启实例的情况下，增加或者减少W
以root用户登录告警节点，执行df -h命令，查看输出内容是否包含“磁盘名”字段的值。 是，执行6。 否，执行5。 执行lsblk命令，是否可以查到“磁盘名”字段值与磁盘设备的映射关系。 是，执行6。 否，执行21。 以root用户登录上报告警的节点，执行lsscsi | grep "/dev/sd[x]
建MRS集群）。 表1 MRS集群配置参数 参数 示例 参数说明 计费模式 按需计费 选择待创建的集群的计费模式，MRS提供“包年/包月”与“按需计费”两种计费模式。 按需计费是一种后付费模式，即先使用再付费，按照MRS集群实际使用时长计费。 区域 华北-北京四 选择区域。 不同
e, descriptor); 数据从热存储到冷存储或从冷存储到热存储，都需执行Major Compaction。 数据写入 冷热分离的表与普通表的数据写入方式完全一致，数据会先存储在热存储（HDFS）中。随着时间的推移，如果一行数据满足：当前时间-时间列值 > COLD_BOU
读取Hive数据 String hiveData = readHive(name); // Map输出键值对，内容为HBase与Hive数据拼接的字符串 context.write(new Text(name), new Text("hbase:" + hbaseData
name=test&op=MKDIRS" 其中用linux1代替<HOST>，用9870代替<PORT>，test为执行操作的用户，此用户需与管理员确认是否有权限进行操作。 运行结果： HTTP/1.1 200 OK Cache-Control: no-cache Expires:
source bigdata_env 执行beeline -n 'hdfs'命令进入Hive Beeline命令行界面。 执行以下命令创建一个与原始数据字段匹配的Hive表： create table bookscore (userid int,bookid int,score int
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