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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
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
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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
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
Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下:
调测Kafka Producer样例程序 前提条件 如需在Windows调测程序,需要配置Windows通过EIP访问集群Kafka,详情请参见配置Windows通过EIP访问集群Kafka。 如需在Linux调测程序,需要确保当前用户对“src/main/resources”目
ALM-12110 获取ECS临时ak/sk失败 告警解释 meta每五分钟调用ECS接口获取AK/SK信息,并缓存在meta中,在AK/SK过期失效之前会再次调用ECS接口更新AK/SK,如果连续三次调用接口失败,会产生该告警。 当meta服务调用ECS接口成功时,告警清除。 告警属性
修改MRS角色实例参数 每个单独的角色实例可以修改配置参数在迁移实例到新集群场景或者重新部署相同服务的场景下,集群管理员可以将某服务所有配置数据导入或者导出,实现配置结果的快速复制。 修改配置参数、导出实例配置或导入实例配置时不影响其他实例。 对系统的影响 修改角色实例配置后,如
调测Kafka Producer样例程序 前提条件 已配置Windows通过EIP访问集群Kafka,详情请参见配置Windows通过EIP访问集群Kafka。 如需在Linux调测程序,需要确保当前用户对“src/main/resources”目录下和依赖库文件目录下的所有文件
调测Kafka Producer样例程序 前提条件 如需在Windows调测程序,需要配置Windows通过EIP访问集群Kafka,详情请参见配置Windows通过EIP访问普通模式集群Kafka。 如需在Linux调测程序,需要确保当前用户对“src/main/resourc
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
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>()
1 spark.shuffle.service.enabled NodeManager中一个长期运行的辅助服务,用于提升Shuffle计算性能。 fasle spark.sql.adaptive.enabled 是否开启自适应执行框架。 false spark.executor
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Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下:
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
= 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