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Flink向Kafka生产并消费数据应用开发思路 假定某个Flink业务每秒就会收到1个消息记录。 基于某些业务要求,开发的Flink应用程序实现功能:实时输出带有前缀的消息内容。 数据规划 Flink样例工程的数据存储在Kafka组件中。Flink向Kafka组件发送数据(需要
Flink任务开发规则 对有更新操作的数据流进行聚合计算时要注意数据准确性问题 在针对更新数据进行聚合需要选择合适的解决方案,否则聚合结果会是错误的。 例如: Create table t1( id int, partid int, value int );
Doris数据分析 导出Doris数据至HDFS 导出Doris查询结果集 父主题: 使用Doris
txt”放置在本地时,需放在每个部署了Yarn NodeManager实例的节点上,权限为755。 表1 参数说明 参数名称 说明 <filePath> 指本地文件系统中文件路径,每个节点都需要放一份/opt/log1.txt和/opt/log2.txt。可以默认,也可以设置。 <windowTime> 指窗
Flink任务开发建议 高可用性下考虑提高Checkpoint保存数 Checkpoint保存数默认是1,也就是只保存最新的Checkpoint的状态文件,当进行状态恢复时,如果最新的Checkpoint文件不可用(比如HDFS文件所有副本都损坏或者其他原因),那么状态恢复就会失
CREATE FUNCTION 语法 CREATE FUNCTION qualified_function_name ( parameter_name parameter_type [, ...] ) RETURNS return_type [ COMMENT function_description
IoTDB Java API接口介绍 IoTDB提供了一个针对原生接口的连接池(SessionPool),使用该接口时,您只需要指定连接池的大小,就可以在使用时从池中获取连接。如果超过60s没有得到一个连接,就会打印一条警告日志,但是程序仍将继续等待。 当一个连接被用完后,该连接
ClickHouse开源增强特性 MRS ClickHouse具备“手动挡”集群模式升级、平滑弹性扩容、高可用HA部署架构等优势能力,具体详情如下: 手动挡集群模式升级 如图1所示,多个ClickHouse节点组成的集群,没有中心节点,更多的是一个静态资源池的概念,业务要使用Cl
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Doris建表规范 该章节主要介绍创建Doris表时需遵循的规则和建议。 Doris建表规则 在创建Doris表指定分桶buckets时,每个桶的数据大小应保持在100MB~3GB之间,单分区中最大分桶数量不超过5000。 表数据超过5亿条以上必须设置分区分桶策略。 表的分桶列不
FlinkSQL HBase数据表开发规则 提前在HBase中创建表 Flink作业在HBase中找不到对应表会报错,所以需要提前在HBase中创建好对应的表。 HBase与Flink不在同一集群时只支持Flink和HBase均为普通模式集群的对接 当HBase与Flink为同一
replaceAll() 的规则相同。 Regex Filtering Interceptor 该拦截器通过将Event的Body体解释为文本文件,与配置的正则表达式进行匹配来选择性的过滤Event。提供的正则表达式可用于排除或包含事件。 Regex Extractor Interceptor
txt”需放在每个部署了Yarn NodeManager实例的节点上,权限为755。 表1 参数说明 参数名称 说明 <filePath> 指本地文件系统中文件路径,每个节点都需要放一份/opt/log1.txt和/opt/log2.txt。可以默认,也可以设置。 <windowTime> 指窗
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TABLESAMPLE 有BERNOULLI和SYSTEM两种采样方法。 这两种采样方法都不允许限制结果集返回的行数。 BERNOULLI 每一行都将基于指定的采样率选择到采样表中。当使用Bernoulli方法对表进行采样时,将扫描表的所有物理块并跳过某些行(基于采样百分比和运行
选中需要运行的样例程序HdfsExample.java或者ColocationExample.java,右键工程,选择“Run Configurations”,在对话框中选择“JavaApplication > HdfsExample”进行运行参数设置。在IntelliJ IDEA的菜单栏依次选择“Run
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files”页面选择scala sdk目录,单击“OK”。 图25 Scala SDK files 设置成功,单击“OK”保存设置。 图26 设置成功 设置IDEA的文本文件编码格式,解决乱码显示问题。 在IDEA首页,选择“File > Settings...”。 图27 选择Settings 在“Set
配置Kafka高可用和高可靠 操作场景 Kafka消息传输保障机制,可以通过配置不同的参数来保障消息传输,进而满足不同的性能和可靠性要求。本章节介绍如何配置Kafka高可用和高可靠参数。 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 对系统的影响 配置高可用、高性能的影响: 配置高
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