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在流(flow)中创建一个带反馈的循环，通过重定向一个operator的输出到之前的operator。 说明： 对于定义一些需要不断更新模型的算法是非常有帮助的。 long maxWaitTimeMillis：该超时时间指的是每一轮迭代体执行的超时时间。 def iterate[R,
在流(flow)中创建一个带反馈的循环，通过重定向一个operator的输出到之前的operator。 说明： 对于定义一些需要不断更新模型的算法是非常有帮助的。 long maxWaitTimeMillis：该超时时间指的是每一轮迭代体执行的超时时间。 def iterate[R,
在流(flow)中创建一个带反馈的循环，通过重定向一个operator的输出到之前的operator。 说明： 对于定义一些需要不断更新模型的算法是非常有帮助的。 long maxWaitTimeMillis：该超时时间指的是每一轮迭代体执行的超时时间。 def iterate[R,
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典型场景：从关系型数据库导入数据到HBase 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从关系型数据库导入到HBase。 前提条件 创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业执行时操作的HBase表或phoenix表。 获取关系型数据库使用的用户和密码。
使用Loader从关系型数据库导入数据到HBase 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从关系型数据库导入到HBase。 前提条件 创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业执行时操作的HBase表或phoenix表。 获取关系型数据库使用的用户和密码。
sort.size 500000 内存排序的数据大小。 carbon.enableXXHash true 用于hashkey计算的hashmap算法。 carbon.number.of.cores.block.sort 7 数据加载时块排序所使用的核数。 carbon.max.driver
sort.size 500000 内存排序的数据大小。 carbon.enableXXHash true 用于hashkey计算的hashmap算法。 carbon.number.of.cores.block.sort 7 数据加载时块排序所使用的核数。 carbon.max.driver
Flume业务模型配置说明 业务模型配置指导 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 本任务旨在提供Flume常用模块的性能差异，用于指导用户进行合理的Flume业务配置，避免出现前端Source和后端Sink性能不匹配进而导致整体业务性能不达标的场景。 本任务只针对于单通道的场景进行比较说明。
setDataBlockEncoding(DataBlockEncoding.FAST_DIFF); //设置编码算法，HBase提供了DIFF，FAST_DIFF，PREFIX三种编码算法 hcd.setCompressionType(Compression.Algorithm
在流(flow)中创建一个带反馈的循环，通过重定向一个operator的输出到之前的operator。 说明： 对于定义一些需要不断更新模型的算法是非常有帮助的。 long maxWaitTimeMillis：该超时时间指的是每一轮迭代体执行的超时时间。 public IterativeStream<T>
4：只显示最后的4个字符，其他用x代替。 Partial mask: show first 4：只显示开始的4个字符，其他用x代替。 Hash：用值的哈希值替换原值。 Nullify：用NULL值替换原值。 Unmasked(retain original value)：原样显示。 Cust
在流(flow)中创建一个带反馈的循环，通过重定向一个operator的输出到之前的operator。 说明： 对于定义一些需要不断更新模型的算法是非常有帮助的。 long maxWaitTimeMillis：该超时时间指的是每一轮迭代体执行的超时时间。 public IterativeStream<T>
在流(flow)中创建一个带反馈的循环，通过重定向一个operator的输出到之前的operator。 说明： 对于定义一些需要不断更新模型的算法是非常有帮助的。 long maxWaitTimeMillis：该超时时间指的是每一轮迭代体执行的超时时间。 public IterativeStream<T>
在流(flow)中创建一个带反馈的循环，通过重定向一个operator的输出到之前的operator。 说明： 对于定义一些需要不断更新模型的算法是非常有帮助的。 long maxWaitTimeMillis：该超时时间指的是每一轮迭代体执行的超时时间。 public IterativeStream<T>
设置合理的Receiver阻塞时间。 设置合理的数据处理并行度。 使用Kryo系列化。 内存调优。 设置持久化级别减少GC开销。 使用并发的标记-清理GC算法减少GC暂停时间。 运行pyspark建议 运行pyspark应用时，不能使用集群自带的python环境，需要用户自行安装python环境
典型场景：从关系型数据库导入数据到HDFS/OBS 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从关系型数据库导入到HDFS/OBS。 前提条件 创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业执行时操作的HDFS/OBS目录和数据。 获取关系型数据库使用的用户和密码。
使用Loader从关系型数据库导入数据到HDFS/OBS 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从关系型数据库导入到HDFS/OBS。 前提条件 创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业执行时操作的HDFS/OBS目录和数据。 获取关系型数据库使用的用户和密码。
kafka_version xxx参数传入 - kafka_partition_hash 否 划分kafka topic partition的算法，支持default或murmur3 default kafka_key_format 否 Kafka record的key生成方式，支持array或Hash
从关系数据库导入数据时的查询条件，示例：-where 'id = 2' -z,-compress 压缩参数，默认数据不压缩，通过该参数可以使用gzip压缩算法对数据进行压缩，适用于SequenceFile，text文本文件，和Avro文件。 -compression-codec Hadoop压缩编码，默认为gzip。
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