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集群的域名映射关系。 切换至root用户或者其他具有修改hosts文件权限的用户。 su - root 进入客户端解压目录。 cd /tmp/clienttemp/FusionInsight_Cluster_1_Services_ClientConfig 执行以下命令将域名映射关系导入到hosts文件中。
r调度器在NodeManager心跳间隔较大的情况下，调度性能依然优异，不牺牲调度性能，也能避免大集群环境下的“心跳风暴”。 优先策略 当某个服务在获取所有可用资源后还无法满足最小资源的要求，则会发生优先抢占。抢占功能默认关闭。 父主题： 产品功能
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
onf)) { userName = " developuser "; //In Windows environment String userdir = TestMain.class.getClassLoader()
“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
MEM”参数设置内存。 设计分区方法 合理的设计分区依据，可以优化task的切分。在程序编写过程中要尽量分区均匀，这样可以实现每个task数据不倾斜，防止由于某个task的执行时间过长导致整个任务执行缓慢。 以下是几种分区方法。 随机分区：将元素随机的进行分区。 dataStream.shuffle();
是否在数据加载中开启redirect方式来处理bad records。启用该配置后，源文件中的bad records会被记录在指定存储位置生成的CSV文件中。在Windows操作系统中打开此类CSV文件时，可能会发生CSV注入。 carbon.enable.partitiondata.trash false
r定时调度作业。 上传流程文件。 使用或切换到拥有HDFS上传权限的用户。 使用HDFS上传命令，将“dataLoad”目录上传到HDFS某个指定目录（oozie_cli用户需要对该目录有读写权限）。 该指定目录需要与之前“job.properties”中定义的“oozie.coord
在第一步指定的目录下生成一个Jar包和一个存放lib的文件夹。 将刚才生成的依赖库文件夹（此处为“kafka-examples-lib”）拷贝到MRS服务的某个Linux环境上任意目录下，例如：“/opt/example”，然后将刚才生成的jar包拷贝到“/opt/example/kafka-examples-lib”目录下。
准备用户可参见准备本地应用开发环境。 使用该用户进行Kerberos认证。 使用HDFS上传命令，将“dataLoad”目录上传到HDFS某个指定目录（developuser用户需要对该目录有读写权限）。 该指定目录需要与之前“job.properties”中定义的“oozie.coord
windowing.WindowFunction; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow; import org.apache.flink.util.Collector; import java.util
建议使用Flume服务默认用户flume_server/hadoop.<系统域名>@<系统域名> 说明： “flume_server/hadoop.<系统域名>”为用户名，用户的用户名所包含的系统域名所有字母为小写。例如“本端域”参数为“9427068F-6EFA-4833-B43E-60CB641E5B6C
配置NameNode内存参数 配置场景 在HDFS中，每个文件对象都需要在NameNode中注册相应的信息，并占用一定的存储空间。随着文件数的增加，当原有的内存空间无法存储相应的信息时，需要修改内存大小的设置。 配置描述 参数入口： 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS“全部配置”页面。
windowing.WindowFunction; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow; import org.apache.flink.util.Collector; import java.util
long time) void deleteData(List<String> paths, long time) 删除一个或多个时间序列在某个时间点前或这个时间点的数据。 void insertRecord(String deviceId, long time, List<String>
ng_0004，扫描数据量阈值配置10GB，但是因为判断周期和任务并发影响，可能在15GB甚至更高才进行熔断。 熔断规则存在边界效应，例如某个Job直到最后几个task才超过阈值，在执行熔断前任务恰好完成，则无法真正取消Job。 熔断规则running_0004，SQL执行时长包
long time) void deleteData(List<String> paths, long time) 删除一个或多个时间序列在某个时间点前或这个时间点的数据。 void insertRecord(String deviceId, long time, List<String>
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
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