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Oozie Oozie简介 Oozie是一个基于工作流引擎的开源框架，它能够提供对Hadoop作业的任务调度与协调。 Oozie结构 Oozie引擎是一个Web App应用，默认集成到Tomcat中，采用pg数据库。 基于Ext提供WEB Console，该Console仅提供对
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。
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
将该配置修改为“true”并重启所有ClickHouse服务实例即可。 说明： 以上所使用的端口为开源端口，如果在创建集群时使用了定制端口策略，则请参考常见问题进行替换。 可执行clickhouse -h命令，查看ClickHouse组件命令帮助。 --user 连接用户名。 如
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
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>()
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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inner.mv1，与物化视图绑定。 用于数据预聚合的物化视图，聚合表使用聚合引擎。 如果不用聚合引擎，则每次数据插入，会对明细表的全量数据重新计算，而不是只处理增量数据。 聚合表中，聚合指标定义成聚合类型（AggregateFunction）。 物化视图的指标列与聚合表中对应字段名称一致，命名规范如下：
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：
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
Put put = new Put(table1List.get(i)._2().getRow()); // 计算结果 int resultValue = Integer.parseInt(hbase1Value) + Integer
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components_install_mode 是 Array of ComponentInstallMode objects 参数解释： 组件模型详情。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 表3 ComponentInstallMode 参数 是否必选 参数类型
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
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