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transform ( rdd => rdd.map(r => (r.value, 1L)) ) // 汇总计算字数的总时间。 val wordCounts = tf.reduceByKey(_ + _) val totalCounts
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stream.transform ( rdd => rdd.map(r => (r.value, 1L)) ) //汇总计算字数的总时间。 val wordCounts = tf.reduceByKey(_ + _) val totalCounts
readTextFile(filePaths[i])); } } // 数据转换，构造整个数据处理的逻辑，计算并得出结果打印出来 unionStream.map(new MapFunction<String, UserRecord>()
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执行MRS集群健康检查 集群健康检查包含检查对象的“健康状态”、相关的告警和自定义的监控指标等三项检查项，但检查结果不能等同于界面上显示的“健康状态”。检查范围包含Manager、服务级别和主机级别的健康检查： Manager关注集群统一管理平台是否提供正常管理功能。 服务级别关注组件是否能够提供正常的服务。
val put = new Put(iteratorArray(i)._2.getRow) // 计算结果 val resultValue = hbase1Value.toInt + hbase2Value.toInt
stream.transform ( rdd => rdd.map(r => (r.value, 1L)) ) //汇总计算字数的总时间。 val wordCounts = tf.reduceByKey(_ + _) val totalCounts
Put put = new Put(table1List.get(i)._2().getRow()); // 计算结果 int resultValue = Integer.parseInt(hbase1Value) + Integer
val put = new Put(iteratorArray(i)._2.getRow) // 计算结果 val resultValue = hbase1Value.toInt + hbase2Value.toInt
val put = new Put(iteratorArray(i)._2.getRow) // 计算结果 val resultValue = hbase1Value.toInt + hbase2Value.toInt
Put put = new Put(table1List.get(i)._2().getRow()); // 计算结果 int resultValue = Integer.parseInt(hbase1Value) + Integer
MRS集群保留JDK说明 MRS集群是租户完全可控的大数据应用开发平台，用户基于平台开发业务后，将业务程序部署到大数据平台运行。由于需要具备开发调测能力，因此要在MRS集群中保留JDK。 此外，MRS集群功能中如下关键特性也强依赖JDK。 HBase BulkLoad HBase
管理MRS角色实例 用户可以在MRS启动操作状态为“停止”、“停止失败”或“启动失败”角色实例，以使用该角色实例，也可以停止不再使用或异常的角色实例，或者重启异常的角色实例，以恢复角色实例功能。 前提条件 如果通过MRS管理控制台操作，需要已完成IAM用户同步（在集群详情页的“概
= 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。 import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple; import org.apache
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。 import java.util import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple
val put = new Put(iteratorArray(i)._2.getRow) // 计算结果 val resultValue = hbase1Value.toInt + hbase2Value.toInt
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。 import java.util import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple
' and `_hoodie_commit_time`<='20210308212318'") 流式加工场景， 每次只拉取增量而非全量数据计算。 只读两次commit之间的数据。不是全表扫描，比通过where条件取两次commit之前的数据效率要高很多。 read_optimized
opts参数；如果未设置-Xmx，Xmx值从mapreduce.map.memory.mb*mapreduce.job.heap.memory-mb.ratio计算获取。 MRS 3.x之前版本：-Xmx2048M -Djava.net.preferIPv4Stack=true MRS 3.x及之后版本：
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