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val put = new Put(iteratorArray(i).getString(0).getBytes) // 计算结果 val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt
-status <application_id> prints status of specified application 用户可通过应用的浏览访问权限查看应用相关信息。 application -list以表的形式提供所有应用的信息摘要: > superior application
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val put = new Put(iteratorArray(i).getString(0).getBytes) // 计算结果 val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt
env.readTextFile(filePaths.apply(0)) } // 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(getRecord(_)) .assignTimestampsAndWatermarks(new
getBytes)) val put = new Put(Bytes.toBytes(row)) // 计算结果 val resultValue = row.toInt + aCid.toInt put.addColumn(Bytes
val put = new Put(iteratorArray(i).getString(0).getBytes) // 计算结果 val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt
如果对核数有要求,可以搜索并修改spark.driver.cores和spark.executor.cores的核数取值。 Spark依赖内存做计算,如果以上还是不能满足任务的提交需要,建议扩容集群。 父主题: 使用Spark
SUM(total) FROM orders_with_total GROUP BY order_id; 窗口聚合语句 通过窗口聚合进行分组的查询将计算每个组的单个结果行。 语法: SELECT ... FROM <windowed_table> -- relation applied windowing
put = new Put(table1List.get(i).getString(0).getBytes()); // 计算结果 int resultValue = hiveValue + Integer.valueOf(hbaseValue);
put = new Put(table1List.get(i).getString(0).getBytes()); // 计算结果 int resultValue = hiveValue + Integer.valueOf(hbaseValue);
put = new Put(table1List.get(i).getString(0).getBytes()); // 计算结果 int resultValue = hiveValue + Integer.valueOf(hbaseValue);
对Streaming调优,就必须使三个部件的性能都最优化。 数据源调优 在实际的应用场景中,数据源为了保证数据的容错性,会将数据保存在本地磁盘中,而Streaming的计算结果往往全部在内存中完成,数据源很有可能成为流式系统的最大瓶颈点。 对Kafka的性能调优,有以下几个点: 使用Kafka-0.8.2以后
env.readTextFile(filePaths.apply(0)) } // 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(getRecord(_)) .assignTimestampsAndWatermarks(new
env.readTextFile(filePaths.apply(0)) } // 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(getRecord(_)) .assignTimestampsAndWatermarks(new
val put = new Put(iteratorArray(i).getString(0).getBytes) // 计算结果 val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt
env.readTextFile(filePaths.apply(0)) } // 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(getRecord(_)) .assignTimestampsAndWatermarks(new
添加删除MRS集群组件 创建MRS集群时,用户可自行选择集群内包含的服务组件,集群创建成功后,管理员可通过管理控制台手动为MRS添加新的组件或者已删除的组件。 MRS 3.1.2-LTS.3及之后版本的自定义类型集群支持添加和删除组件。 前提条件 需要在IAM 用户所属的用户组中,设置用户组的权限。
example.JDBCExample.main(JDBCExample.java:71) Doris对接SpringBoot运行结果 在浏览器中访问链接“http://样例运行节点IP地址:8080/doris/example/executesql”,IDEA正常打印日志,请求返回如下图所示: