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ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(batchSize.toLong)) //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir)
ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(batchSize.toLong)) //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir)
ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(batchSize.toLong)) //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir)
单击“数据源”，在数据源列表中可以查看数据源名称、数据源描述、数据源类型和创建时间等信息，在“操作”列下也可以编辑和删除数据源。 HetuEngine服务在安装时已经将共部署的Hive数据源默认实现对接，数据源名称为“hive”，不可删除。 父主题： 使用HetuEngine
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 Configuration hbConf = HBaseConfiguration
MyRegistrator") val sc = new SparkContext(conf) // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 val hbConf = HBaseConfiguration
MyRegistrator") val sc = new SparkContext(conf) // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 val hbConf = HBaseConfiguration
ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(batchSize.toLong)) //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir)
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 Configuration hbConf = HBaseConfiguration
MyRegistrator") val sc = new SparkContext(conf) // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 val hbConf = HBaseConfiguration
上region的个数，即2000），则调整方案为（实际规格 / 默认规格）* 默认时间。 在服务端的“hbase-site.xml”文件中配置splitlog参数，如表1所示。 表1 splitlog参数说明 参数 描述 默认值 hbase.splitlog.manager.timeout
sionInsight-IoTDB-*/iotdb/ext/udf”下。 在部署集群的时候，需要保证每一个IoTDBserver节点的UDF JAR包路径下都存在相应的Jar包。可以通过修改IoTDB配置“udf_root_dir”来指定UDF加载Jar的根路径。 使用SQL语句注册该UDF，语法如下：
上region的个数，即2000），则调整方案为（实际规格 / 默认规格）* 默认时间。 在服务端的“hbase-site.xml”文件中配置splitlog参数，如表1所示。 表1 splitlog参数说明 参数 描述 默认值 hbase.splitlog.manager.timeout
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 Configuration hbConf = HBaseConfiguration
文件名等请与实际代码保持一致，此处仅为示例）： 运行Java或Scala样例代码 bin/spark-submit --jars {客户端安装路径}/Spark/spark/jars/protobuf-java-2.5.0.jar --conf spark.yarn.user.classpath
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 Configuration hbConf = HBaseConfiguration
MyRegistrator") val sc = new SparkContext(conf) // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 val hbConf = HBaseConfiguration
ClickHouseServer instances should be added to other AZ. 该告警在单集群跨AZ容灾部署时产生，ClickHouseServer实例部署不满足跨AZ容灾拓扑分配要求，导致部分实例不能正常工作。 在告警的定位信息中找到“主机名”，在FusionInsight
根据业务情况，准备好客户端，参考使用MRS客户端章节，登录安装客户端的节点。 执行以下命令，切换到客户端目录，例如“/opt/client/Kafka/kafka/bin”。 cd /opt/client/Kafka/kafka/bin 执行以下命令，配置环境变量。 source /opt/client/bigdata_env
Manager，修改该用户初始密码。 集群未启用Kerberos认证（普通模式） 使用admin用户连接Doris后，创建具有管理员权限的角色并绑定给用户。 已安装MySQL客户端，相关操作可参考使用MySQL客户端连接Doris。 已准备待导入至Doris的数据文件。 创建OBS并行文件系统并获取AK/SK
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