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安装补丁前准备 安装补丁前需要手动进行以下相关检查。 检查所有节点管理平面网络是否互通 登录FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 告警 > 告警”。 查看当前集群是否存在“ALM-12089 节点间网络互通异常”或“节点故障”等告警。 是，节点间网络不互通，请联系运维人员修复。
在executor端更新table2表记录 * * @param iterator table1表的partition数据 */ private static void hBaseWriter(Iterator<Tuple2<ImmutableBytesWritable, Result>>
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包年/包月 包年/包月是一种先付费再使用的计费模式，适用于对资源需求稳定且希望降低成本的用户。本文将介绍包年/包月MRS集群资源的计费规则。 适用场景 包年/包月计费模式需要用户预先支付一定时长的费用，适用于长期、稳定的业务需求。 以下是一些适用于包年/包月计费模式的业务场景： 用户基于业务需求可预估资源使用周期。
第7天开始扣款。 自动续费的到期前7日自动扣款属于系统默认配置，您也可以根据需要修改此扣款日，如到期前6日、到期前5日等。 本章节主要介绍如何开通包年/包月MRS集群的自动续费功能，更多自动续费相关操作请参见自动续费。 前提条件 请确认包年/包月MRS集群还未到期。 在购买MRS集群页面开通自动续费
client.get("/") */ return null; } }); 可以参考如下的使用方式来了解如何调用不同的Rest API。 使用纯文本的方式获取命名空间 以包含命名空间的路径作为参数，使用client去调用get方法获取命名空间。响应将被“org
入过的行中的Value。 MAX：保留最大值。 MIN：保留最小值。 Unique模型 在某些多维分析场景下，用户更关注的是如何保证Key的唯一性，即如何获得Primary Key唯一性约束。因此，引入了Unique数据模型。 读时合并 Unique模型的读时合并实现完全可以用A
afka和Hive权限。 根据所用的开发语言安装并配置IntelliJ IDEA及JDK等工具。 已完成Spark2x客户端的安装及客户端网络连接的配置。 对于Spark SQL程序，需要先在客户端启动Spark SQL或Beeline以输入SQL语句。 操作步骤 获取样例工程并
说明 默认值 影响分析 request.timeout.ms 指定发送消息请求的请求超时时间。单位：毫秒。 30000 请求超时时间，出现网络问题时，需调大此参数；配置过小，则容易出现Batch Expire异常。 表4 Consumer相关超时参数 配置名称 说明 默认值 影响分析
Multicast功能 当前仅支持IPv4 Linux/Unix环境下HBase客户端配置开启Multicast功能，客户端与HMaster节点业务IP的网络通信需正常。请根据业务实际情况执行以下操作开启Multicast功能： (可选）服务端HMaster默认已开启并配置该特性，当节点上生效网
RichParallelSourceFunction<Tuple2<Integer, String>> implements Serializable { private boolean isRunning = true; public void open(Configuration configuration)
RichParallelSourceFunction<Tuple2<Integer, String>> implements Serializable { private boolean isRunning = true; public void open(Configuration configuration)
IOException => e.printStackTrace() } } } } private def printUsage { System.out.println("Usage: {zkQuorum}") System
RichParallelSourceFunction<Tuple2<Integer, String>> implements Serializable { private boolean isRunning = true; public void open(Configuration configuration)
ffle涉及到了磁盘的读写和网络的传输，因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率。 下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图3 算法流程 概念上shuffle就是一个沟通数据连接的桥梁，实际上shuffle这一部分是如何实现的呢，下面就以Spark
ffle涉及到了磁盘的读写和网络的传输，因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率。 下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图3 算法流程 概念上shuffle就是一个沟通数据连接的桥梁，实际上shuffle这一部分是如何实现的呢，下面就以Spark
ffle涉及到了磁盘的读写和网络的传输，因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率。 下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图3 算法流程 概念上shuffle就是一个沟通数据连接的桥梁，实际上shuffle这一部分是如何实现的呢，下面就以Spark
--transformer-class com.huawei.bigdata.hudi.examples.TransformerExample // 指定如何处理数据源拉取来的数据，可根据自身业务需求做定制 --enable-hive-sync // 开启hive同步，同步hudi表到hive --continuous
如果需要拓扑支持采样消息，则还需要增加参数“topology.debug”和“topology.eventlogger.executors”。 拓扑如何处理数据是拓扑自身行为。样例拓扑随机生成字符并分隔字符串，需要查看处理情况时，请启用采样功能并参见查看Storm拓扑日志。 MRS 3.x
resource.default-parallelism”值，即可修改算子的并行度。 示例 开发FlinkServer SQL作业。 可参考如何创建FlinkServer作业在FlinkServer的SQL开发界面，开发如下SQL并单击“语义校验”： set parallelism
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