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在本地Windows环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 在IntelliJ IDEA中查看应用程序运行情况。
ms的大小设置要在服务端参数group.min.session.timeout.ms和group.max.session.timeout.ms之间。 以上参数可以根据实际情况进行适当的调整，特别是max.poll.records，这个参数是为了控制每次poll数据的records量，保证每次的处理时长尽量
在本地Windows环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 在IntelliJ IDEA中查看应用程序运行情况。
lines.flatMap(_.split(" ")).groupBy("value").count() //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 val query = wordCounts.writeStream .outputMode("complete")
isRunning = false; } } 带checkpoint的窗口定义 该段代码是window算子的代码，每当触发计算时统计窗口中元组数量。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
lines.flatMap(_.split(" ")).groupBy("value").count() //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 val query = wordCounts.writeStream .outputMode("complete")
由于Timeout waiting for task异常导致Shuffle FetchFailed 问题 使用JDBCServer模式执行100T的TPCDS测试套，出现Timeout waiting for task异常导致Shuffle FetchFailed，Stage一直重试，任务无法正常完成。
count = udfState.getState } } 带checkpoint的窗口定义 该段代码是window算子的代码，每当触发计算时统计窗口中元组数量。 下面代码片段仅为演示，完整代码参见FlinkCheckpointScalaExample样例工程下的com.huawei
count = udfState.getState } } 带checkpoint的窗口定义 该段代码是window算子的代码，每当触发计算时统计窗口中元组数量。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
导入并配置Spark样例工程 操作场景 Spark针对多个场景提供样例工程，包含Java样例工程和Scala样例工程等，帮助客户快速学习Spark工程。 针对Java和Scala不同语言的工程，其导入方式相同。使用Python开发的样例工程不需要导入，直接打开Python文件（*
导入并配置Spark样例工程 操作场景 Spark针对多个场景提供样例工程，包含Java样例工程和Scala样例工程等，帮助客户快速学习Spark工程。 针对Java和Scala不同语言的工程，其导入方式相同。使用Python开发的样例工程不需要导入，直接打开Python文件（*
op-common/FileSystemShell.html 表1 透明加密相关命令 场景 操作 命令 描述 hadoop shell命令管理密钥 创建密钥 hadoop key create<keyname> [-cipher <cipher>] [-size <size>] [-description
op-common/FileSystemShell.html 表1 透明加密相关命令 场景 操作 命令 描述 hadoop shell命令管理密钥 创建密钥 hadoop key create<keyname> [-cipher <cipher>] [-size <size>] [-description
op-common/FileSystemShell.html 表1 透明加密相关命令 场景 操作 命令 描述 hadoop shell命令管理密钥 创建密钥 hadoop key create<keyname> [-cipher <cipher>] [-size <size>] [-description
由于Timeout waiting for task异常导致Shuffle FetchFailed 问题 使用JDBCServer模式执行100T的TPCDS测试套，出现Timeout waiting for task异常导致Shuffle FetchFailed，Stage一直重试，任务无法正常完成。
date2) -> double 返回date1和date2之间的月数，如果date1比date2晚，结果就是正数，那么结果就是负数；如果两个日期的日数相同，那么结果就是整数，否则按照每月31天以及时分秒的差异来计算小数部分。date1和date2的类型可以是date，timesta
9998(ficommon),10003(kafka) 解决办法 MRS Manager界面操作： 登录MRS Manager。 选择“系统设置 > 用户管理”。 在操作用户对应的“操作”列，单击“修改”。 为用户加入kafkaadmin组。 图1 为用户加入kafkaadmin组 通过命令id查询用户组信息。
第2个收费站，通过的第6个收费站），（通过的第1个收费站，通过的第7个收费站），（通过的第3个收费站，通过的第8个收费站）] 如果车牌号1和车牌号2通过相同收费站是顺序排列的（比如收费站3、4、5是车牌1通过的第1、2、3个收费站，是车牌2通过的第6、7、8个收费站）且数量大于同行车要求的数量则这两辆车是同行车。
按优先级排列。 多路转换器（提供有WeightedRoundRobinMultiplexer）为队列选择提供逻辑控制。 在对FairCallQueue进行配置后，由控制模块决定将收到的调用分配至哪个子队列。当前调度模块为DecayRpcScheduler。该模块仅持续对各类调用的
第2个收费站，通过的第6个收费站），（通过的第1个收费站，通过的第7个收费站），（通过的第3个收费站，通过的第8个收费站）] 如果车牌号1和车牌号2通过相同收费站是顺序排列的（比如收费站3、4、5是车牌1通过的第1、2、3个收费站，是车牌2通过的第6、7、8个收费站）且数量大于同行车要求的数量则这两辆车是同行车。
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