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StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置相关配置，并开启checkpoint功能 env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs
MyRegistrator") val sc = new SparkContext(conf) // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 val hbConf = HBaseConfiguration
根据上述的业务场景进行功能开发，需要开发的功能如表4所示。 表4 在OpenTSDB中开发的功能 序号 步骤 代码实现 1 根据典型场景说明建立了数据模型 请参见配置OpenTSDB参数 2 写入指标数据 请参见写入OpenTSDB数据 3 根据指标项进行数据查询 请参见查询OpenTSDB数据 4 删除指定范围的数据
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置相关配置，并开启checkpoint功能 env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs
ster则负责MapReduce作业的数据切分、任务划分、资源申请和任务调度与容错等工作。 Yarn和ZooKeeper的关系 ZooKeeper与Yarn的关系如图3所示。 图3 ZooKeeper与Yarn的关系 在系统启动时，ResourceManager会尝试把选举信息写
1 2, 2 2, 2 1, 1 1)) ST_Buffer(Geometry, distance) → Geometry 描述：返回表示与指定几何图形之间的距离小于或等于指定距离的所有点的几何图形。 select ST_Buffer(ST_POINT(0,0),4); POLYGON
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置相关配置，并开启checkpoint功能 env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs
Follower只有元数据读取权限，无写入权限，Follower参与Leader选举。 Observer Observer主要用于扩展集群的查询并发能力，可选部署。Observer不参与选主，不会增加集群的选主压力。 StarRocks基本概念 在StarRocks中，数据都以表（Table）的形式进行逻辑上的描述。
Consumer消费数据时存在重复消费现象 问题背景与现象 当数据量较大时会频繁地发生rebalance导致出现重复消费的情况，关键日志如下： 2018-05-12 10:58:42,561 | INFO | [kafka-request-handler-3] | [GroupCoordinator
查看NameNode和DataNode之间的网络情况。 以root用户登录管理页面上存在且处于故障状态DataNode的业务平面IP节点，用户密码为安装前用户自定义，请咨询系统管理员，执行ping NameNode的IP地址命令以检查DataNode和NameNode之间的网络是否异常。 在FusionInsight
String 参数解释： 真实作业编号。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 properties String 参数解释： 配置参数，用于传-d参数。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 app_id String 参数解释： 实际作业编号。
JavaStreamingContext(sparkConf, new Duration(Long.parseLong(batchSize) * 1000)); //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir);
JavaStreamingContext(sparkConf, new Duration(Long.parseLong(batchTime) * 1000)); //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir);
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SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("KafkaWriter"); // 配置Kafka Properties kafkaParams = new Properties(); kafkaParams.put("metadata
JavaStreamingContext(sparkConf, new Duration(Long.parseLong(batchTime) * 1000)); //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir);
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properties文件，单击“Copy Path/Reference > Absolute Path”。 事务样例工程无需执行此步骤。 图2 复制配置文件绝对路径 使用clickhouse-example.properties路径替换Demo.java中getProperties()方法中proPath的路径。
用户”，添加人机用户sparkuser，用户组（hadoop、hive），主组（hadoop）。 进入客户端目录，加载环境变量并认证用户： cd /客户端安装目录 source ./bigdata_env source ./Spark2x/component_env kinit sparkuser
用户”，添加人机用户sparkuser，用户组（hadoop、hive），主组（hadoop）。 进入客户端目录，加载环境变量并认证用户： cd /客户端安装目录 source ./bigdata_env source ./Spark2x/component_env MRS 3.3.0-LTS及
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