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迁移至新建的“/srv/BigData/hadoop/data3”目录，则将服务级别的此参数替换为现有的数据存储目录，如果有多个存储目录，用“,”隔开。则本示例中，为“/srv/BigData/hadoop/data2,/srv/BigData/hadoop/data3”。 单击“保存”。然后在“集群
Flume角色客户端所需修改的参数列表 参数名称 参数值填写规则 参数样例 名称 不能为空，必须唯一。 test kafka.topics 订阅的Kafka topic列表，用逗号分隔，此参数不能为空。 test1 kafka.consumer.group.id 从Kafka中获取数据的组标识，此参数不能为空。 flume
--multiline 如果指定，允许多行语句查询（Enter仅代表换行，不代表查询语句完结）。 --multiquery 如果指定，允许处理用;号分隔的多个查询，只在非交互模式下生效。 --format 使用指定的默认格式输出结果。 --vertical 如果指定，默认情况下使用垂
FlumeServer的业务IP或主机名 -n Flume “-d”：Flume客户端安装路径。 “-f”（可选）：两个MonitorServer角色的业务IP或主机名，中间用逗号分隔，若不设置则Flume客户端将不向MonitorServer发送告警信息，同时在FusionInsight Manager界面上看不到该客户端的相关信息。
数值改回“false”），将配置项“spark.inputFormat.cache.enabled”设置为“false”。 提交命令 假设用例代码打包后的jar包名为spark-hbaseContext-test-1.0.jar，并将jar包放在客户端“$SPARK_HOME”目
数值改回“false”），将配置项“spark.inputFormat.cache.enabled”设置为“false”。 提交命令 假设用例代码打包后的jar包名为spark-hbaseContext-test-1.0.jar，并将jar包放在客户端“$SPARK_HOME”目
数值改回“false”），将配置项“spark.inputFormat.cache.enabled”设置为“false”。 提交命令 假设用例代码打包后的jar包名为spark-hbaseContext-test-1.0.jar，并将jar包放在客户端“$SPARK_HOME”目
describe() 计算统计信息，包含计数，平均值，标准差，最小值和最大值。 first() 返回第一行。 head(n) 返回前n行。 show() 用表格形式显示DataFrame。 take(num) 返回DataFrame中的前num行。 表5 基本的DataFrame Functions
为,。 OPTIONS('DELIMITER'=',' , 'QUOTECHAR'='"') 可使用'DELIMITER'='\t'来表示用制表符tab对CSV数据进行分隔。 OPTIONS('DELIMITER'='\t') CarbonData也支持\001和\017作为分隔符。
数值改回“false”），将配置项“spark.inputFormat.cache.enabled”设置为“false”。 提交命令 假设用例代码打包后的jar包名为spark-hbaseContext-test-1.0.jar，并将jar包放在客户端$SPARK_HOME目录下
describe() 计算统计信息，包含计数，平均值，标准差，最小值和最大值。 first() 返回第一行。 head(n) 返回前n行。 show() 用表格形式显示DataFrame。 take(num) 返回DataFrame中的前num行。 表5 基本的DataFrame Functions
HDFS > 文件系统 > hdfs://hacluster/ > user”，勾选“mapred”的“读”、“写”、“执行”； 如果要执行多组件用例，还需： 选择“待操作集群的名称 > HBase > HBase Scope > global”勾选“default”的“创建”。 选择“待操作集群的名称
计算统计信息，包含计数，平均值，标准差，最小值和最大值。 Row first() 返回第一行。 Row[] head(int n) 返回前n行。 void show() 用表格形式显示DataFrame的前20行。 Row[] take(int n) 返回DataFrame中的前n行。 表6 基本的DataFrame
describe() 计算统计信息，包含计数，平均值，标准差，最小值和最大值。 first() 返回第一行。 head(n) 返回前n行。 show() 用表格形式显示DataFrame。 take(num) 返回DataFrame中的前num行。 表5 基本的DataFrame Functions
的唯一性，即如何获得Primary Key唯一性约束。因此，引入了Unique数据模型。 读时合并 Unique模型的读时合并实现完全可以用Aggregate模型中的REPLACE方式替代。其内部的实现方式和数据存储方式也完全一样。 写时合并 Unique模型的写时合并实现，查询
kManager和TaskManager之间支持SSL加密传输。 ACL控制 在HA模式下，支持ACL控制。 Flink在HA模式下，支持用ZooKeeper来管理集群和发现服务。ZooKeeper支持SASL ACL控制，即只有通过SASL（kerberos）认证的用户，才有往
penSearch且完全托管的在线分布式搜索服务，为用户提供结构化、非结构化文本、以及基于AI向量的多条件检索、统计、报表。云搜索服务是华为云ELK生态的一系列软件集合，为您全方位提供托管的ELK生态云服务，兼容Elasticsearch、Logstash、Kibana、Cerebro等软件。
r之间支持SSL加密传输。 详情可参考配置Flink认证和加密。 ACL控制 在HA模式下，支持ACL控制。 Flink在HA模式下，支持用ZooKeeper来管理集群和发现服务。ZooKeeper支持SASL ACL控制，即只有通过SASL（kerberos）认证的用户，才有往
describe() 计算统计信息，包含计数，平均值，标准差，最小值和最大值。 first() 返回第一行。 head(n) 返回前n行。 show() 用表格形式显示DataFrame。 take(num) 返回DataFrame中的前num行。 表5 基本的DataFrame Functions
的唯一性，即如何获得Primary Key唯一性约束。因此，引入了Unique数据模型。 读时合并 Unique模型的读时合并实现完全可以用Aggregate模型中的REPLACE方式替代。其内部的实现方式和数据存储方式也完全一样。 写时合并 Unique模型的写时合并实现，查询
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