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Streaming计算，stopSparkContext用于判断是否需要终止相关的SparkContext，StopGracefully用于判断是否需要等待所有接收到的数据处理完成。 UpdateStateByKey(func) 更新DStream的状态。使用此方法，需要定义State和状态更新函数。
er规格任务。 节点规格升级过程需要时间，升级成功后集群状态更新为“运行中”，请您耐心等待。 升级过程中集群会自动关闭升级的虚拟机，升级完成后自动开启该虚拟机 。 因用户对组件使用需求不同，节点规格升级成功后不会自动更新组件内存配置，用户可根据实际使用情况自行调整各组件内存配置。
实时分析集群 基于系统预置的集群模板选择要购买的集群组件。 可用区 可用区1 选择集群工作区域下关联的可用区。 虚拟私有云 vpc-default 选择需要创建集群的VPC，单击“查看虚拟私有云”进入VPC服务查看已创建的VPC名称和ID。如果没有VPC，需要创建一个新的VPC。 子网 subnet-default
企业项目所在的企业管理控制台以面向企业资源管理为出发点，帮助企业以公司、部门、项目等分级管理方式实现企业云上的人员、资源、权限、财务的管理。 default 虚拟私有云 VPC即虚拟私有云，是通过逻辑方式进行网络隔离，提供安全、隔离的网络环境。 vpc-01 子网 通过子网提供与其他网络隔离的、可以独享的网络资源，以提高网络安全。
Streaming计算，stopSparkContext用于判断是否需要终止相关的SparkContext，StopGracefully用于判断是否需要等待所有接收到的数据处理完成。 UpdateStateByKey(func) 更新DStream的状态。使用此方法，需要定义State和状态更新函数。
终止Streaming计算,stopSparkContext用于判断是否需要终止相关的SparkContext，StopGracefully用于判断是否需要等待所有接收到的数据处理完成。 UpdateStateByKey(func) 更新DStream的状态。使用此方法，需要定义State和状态更新函数。
的数据分区范围较大，压缩效率较低。 内存调优 CarbonData为内存调优提供了一个机制，其中数据加载会依赖于查询中需要的列。不论何时，接收到一个查询命令，将会获取到该查询中的列，并确保内存中这些列有数据加载。在该操作期间，如果达到内存的阈值，为了给查询需要的列提供内存空间，最少使用加载级别的文件将会被删除。
参数解释： 可用区类型。 约束限制： 不涉及 取值范围： Core 核心 Satellite 卫星 Dedicated 专属 Virtual 虚拟 Edge 边缘 EdgeCental 中心边缘 默认取值： 不涉及 az_tags AvailableTag object 参数解释： 可用区标签。
1 新增V2创建集群接口 V2接口功能更强大、操作更便捷，在接口功能相同的情况下，推荐您优先使用V2接口。 商用 创建集群 2 支持多种异构虚拟机规格 MRS集群支持x86/ARM混合部署，支持弹性云服务器（ECS）和裸金属服务器（BMS）混合部署 。 商用 自定义购买集群 2020年8月
DStream的接口，提供reduceByKey和join等操作。 JavaReceiverInputDStream<T>：定义任何从网络接收数据的输入流。 Spark Streaming的常见方法与Spark Core类似，下表罗列了Spark Streaming特有的一些方法。
部分配置可能需要填写加密后的信息，请参见使用Flume客户端加密工具。 常用Source配置 Avro Source Avro Source监测Avro端口，接收外部Avro客户端数据并放入配置的Channel中。常用配置如表1所示： 图1 Avro Source 表1 Avro Source常用配置
}，为每条展示事件随机生成0-5条点击事件，点击事件的时间取值范围为{展示事件时间 至展示事件时间+5m } 开发思路 使用Structured Streaming接收Kafka中数据，生成请求流、展示流、点击流。 对请求流、展示流、点击流的数据进行关联查询。 统计结果写入kafka。 应用中监控流处理任务的状态。
DStream的接口，提供reduceByKey和join等操作。 JavaReceiverInputDStream<T>：定义任何从网络接收数据的输入流。 Spark Streaming的常见方法与Spark Core类似，下表罗列了Spark Streaming特有的一些方法。
}，为每条展示事件随机生成0-5条点击事件，点击事件的时间取值范围为{展示事件时间 至展示事件时间+5m } 开发思路 使用Structured Streaming接收Kafka中数据，生成请求流、展示流、点击流。 对请求流、展示流、点击流的数据进行关联查询。 统计结果写入kafka。 应用中监控流处理任务的状态。
Client连接到对应的用户表Region所在的RegionServer，并将数据操作命令发送给该RegionServer，RegionServer接收并执行该命令从而完成本次数据操作。 为了提升数据操作的效率，HBase Client会在内存中缓存“hbase:meta”和用户表Regi
部分配置可能需要填写加密后的信息，请参见使用Flume客户端加密工具。 常用Source配置 Avro Source Avro Source监测Avro端口，接收外部Avro客户端数据并放入配置的Channel中。常用配置如表1所示： 图1 Avro Source 表1 Avro Source常用配置
Hadoop分析集群 基于系统预置的集群模板选择要购买的集群组件。 可用区 可用区1 选择集群工作区域下关联的可用区。 虚拟私有云 vpc-default 选择需要创建集群的VPC，单击“查看虚拟私有云”进入VPC服务查看已创建的VPC名称和ID。如果没有VPC，需要创建一个新的VPC。 子网 subnet-default
ldapserver_unlockUser.log 记录解锁Ldap用户和管理账户的日志 metric_agent gc.log MetricAgent JAVA虚拟机gc日志 metric_agent.log MetricAgent运行日志 metric_agent_qps.log MetricAgent内部队列长度及qps信息记录日志
createWordCountStream(final StreamsBuilder builder) { // 从 input-topic 接收输入记录 final KStream<String, String> source = builder.stream(INPUT_TOPIC_NAME);
为了解决这个问题，CPU将会被严格按照虚拟核和物理核的比例分配至各个container。如果container需要一整个物理核，则分配给它一整个物理核。若container只需要部分物理核，则可能发生几个container共享同一个物理核的情况。下图为CPU配额示例，假定虚拟核和物理核的比例为2:1。
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