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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
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
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
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
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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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
到数据湖的集成能力，降低了客户数据源迁移和集成的复杂性，有效的提高数据迁移和集成的效率，可参考Hadoop数据迁移到华为云MRS服务、HBase数据迁移到华为云MRS服务相关内容。 停止集群业务及相关服务 如果您的集群涉及到Kafka业务，请先停止所有向Kafka中生产数据的作业
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>()
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
Impala样例程序指导 功能简介 本小节介绍了如何使用样例程序完成分析任务。本章节以使用JDBC接口提交数据分析任务为例。 样例代码 使用Impala JDBC接口提交数据分析任务，参考样例程序中的JDBCExample.java。 修改以下变量为false，标识连接集群的认证模式为普通模式。
分析Impala数据 功能简介 本小节介绍了如何使用样例程序完成分析任务。本章节以使用JDBC接口提交数据分析任务为例。 样例代码 使用Impala JDBC接口提交数据分析任务，参考样例程序中的JDBCExample.java。 修改以下变量为false，标识连接集群的认证模式为普通模式。
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：
val put = new Put(iteratorArray(i)._2.getRow) // 计算结果 val resultValue = hbase1Value.toInt + hbase2Value.toInt
= 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
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
block.cache.hit”（cache命中）和“rocksdb.block.cache.miss”（cache未命中）的值，通过如下公式计算命中率是否少于60%。 缓存命中率公式：rocksdb.block.cache.hit/(rocksdb.block.cache.hit+rocksdb
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