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function.WindowFunction import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow import org.apache.flink.util.Collector // 该类是带checkpoint的window算子
登录Yarn WebUI查看应用程序运行情况 通过MapReduce日志获取应用程序运行情况。 运行程序 进入样例工程本地根目录，在Windows命令提示符窗口中执行下面命令进行打包。 mvn -s "{maven_setting_path}" clean package 上述打
配置MRS集群组件回收站目录清理策略 操作场景 在MRS 3.2.0-LTS.1及后续版本中，MRS集群内组件默认支持数据防误删策略，在基于OBS的Hadoop大数据系统中，客户可以兼容使用Hadoop FS原生的垃圾回收功能。 组件用户删除的文件数据并不会直接被删除，而是会保存
“hbase-example”， 可根据实际业务场景选择对应的样例，相关样例介绍请参见HBase应用开发样例工程介绍。 若需要在本地Windows调测HBase样例代码，需参考表1放置各样例项目所需的配置文件： 表1 放置各样例项目所需的配置文件 样例工程位置 需放置的配置/认证文件
windowing.WindowFunction; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow; import org.apache.flink.util.Collector; import java.util
windowing.WindowFunction; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow; import org.apache.flink.util.Collector; import java.util
function.WindowFunction import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow import org.apache.flink.util.Collector // 该类是带checkpoint的window算子
运行Flink作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中，执行程序并获取结果，本章节指导您如何在MRS集群中提交一个Flink作业。 Flink作业用于提交jar程序处理流式数据。 用户可以在MRS管理控制台在线创建一个作业并提交运行，也可以通过MRS集群客户端来以命令行形式提交作业。
生成Flume服务端和客户端的配置文件 操作场景 该操作指导安装工程师在集群及Flume服务安装完成后，分别配置Flume服务的服务端和客户端参数，使其可以正常工作。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 本配置默认集群网络环境是安全的，数据传输过程不需要启用SSL认证。如需使
在Flink WebUI和Linux环境中调测Flink应用 操作场景 IoTDB应用程序支持在安装了Flink客户端的Linux环境和安装了Flink WebUI的环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的环境中运行。 前提条件 集群已安装Flink组件，并且添加了FlinkServer实例。
function.WindowFunction import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow import org.apache.flink.util.Collector // 该类是带checkpoint的window算子
function.WindowFunction import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow import org.apache.flink.util.Collector // 该类是带checkpoint的window算子
配置矢量化读取ORC数据 配置场景 ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式，它最初产生自Apache Hive，用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度。和Parquet文件格式类似，它并不是一个单纯的列式存储格式，仍然是首先根据行组分割整个表，在每
配置矢量化读取ORC数据 配置场景 ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式，它最初产生自Apache Hive，用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度。和Parquet文件格式类似，它并不是一个单纯的列式存储格式，仍然是首先根据行组分割整个表，在每
准备本地应用开发环境 准备开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统。 运行环境：Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装JDK 开发和运行环境的基本配置，版本要求如下：
在云日志服务管理控制台，单击“主机管理”，进入主机管理页面，单击右上角“新建主机组”。 在弹出的新建主机组页面，输入“主机组名称”，选择主机类型“Linux主机”或“Windows主机”。 在列表中选择需要加入该主机组的主机，单击“确定”，完成主机组的创建。 可以通过主机名称或主机IP对列表进行过滤，也可以单击“
目录中“src”目录下的样例工程，可根据实际业务场景选择对应的样例，相关样例介绍请参见HBase应用开发样例工程介绍。 若需要在本地Windows调测HBase样例代码，需参考表1放置各样例项目所需的配置文件、认证文件： 表1 放置各样例项目所需的配置文件/认证文件 样例工程位置
Flink客户端使用实践 本节提供使用Flink运行wordcount作业的操作指导。 前提条件 MRS集群中已安装Flink组件。 集群正常运行，已安装集群客户端，例如安装目录为“/opt/hadoopclient”。以下操作的客户端目录只是举例，请根据实际安装目录修改。 使用Flink客户端（MRS
Flink常用配置参数 配置文件说明 Flink所有的配置参数都可以在客户端侧进行配置，建议用户直接修改客户端的“flink-conf.yaml”配置文件进行配置，如果通过Manager界面修改Flink服务参数，配置完成之后需要重新下载安装客户端： 配置文件路径：客户端安装路径
database":"base3","source.tablename":"table3"}]} Table Info-Section Name 单表标签名称，仅支持数字、字母、下划线。 - Table Info-Source DataBase 需要同步的Hudi数据库名称。 base1 Table
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