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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);
e.printStackTrace(); System.out.println(e.getHttpStatusCode()); System.out.println(e.getRequestId());
后用户的权限为IAM系统策略定义的权限和用户在Manager自行添加角色的权限的并集。对于自定义用户，二次同步后用户的权限以Manager配置的权限为准。 系统用户：如果IAM用户所在用户组全部都绑定系统策略（RABC策略和细粒度策略均属于系统策略），则该用户为系统用户。 自定义
推荐使用BorkerLoad加载方式，方便数据加工方统一调度；如果有数据应用方负责数据加载，则使用外表方式进行数据加载较为方便应用层另外配置加载数据。 在没有数据湖的场景下，轻量化数仓场景中，数据直接由源端文件加载到Doris中，可以使用Streamload方式加载本地文件。 注意事项：
ython应用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群、创建RDD、广播变量等。 pyspark.SparkConf：Spark应用配置类。如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 pyspark.RDD（Resilient Distributed Dataset
提供Spark的各种功能，如连接Spark集群，创建RDD，累积量和广播量等。它的作用相当于一个容器。 SparkConf：Spark应用配置类，如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 JavaRDD：用于在java应用中定义JavaRDD的类，功能类似于scala中的RDD(Resilient
ython应用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群、创建RDD、广播变量等。 pyspark.SparkConf：Spark应用配置类。如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 pyspark.RDD（Resilient Distributed Dataset
不带参数调用大多数命令时会显示帮助信息。 Superior resourcepool命令： 该命令显示Resource Pool和相关策略的相关状态以及配置信息。 Superior resourcepool命令仅用于管理员用户及拥有yarn管理权限的用户。 用法输出： >superior resourcepool
选择一个存储数据的格式。 需要使用分隔符分隔数据时，选择“Delimited”，然后执行5。 需要使用序列化格式保存数据时，选择“SerDe”，执行6。 配置分隔符。 在“Field terminator”设置一个列分隔符。 如果分隔符不在列表中，选择“Other..”，然后输入新定义的分隔符。
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d}/hosts 删除集群 DELETE /v1.1/{project_id}/clusters/{cluster_id} 弹性伸缩接口 配置弹性伸缩规则 POST /v1.1/{project_id}/autoscaling-policy/{cluster_id} 标签管理接口
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efresh_duration，start_refresh_ahead_of_expiry,refresh_priority等属性做进一步配置来调整自动刷新任务。 mv_validity：物化视图生命周期。0表示永久有效，最短为1分钟。need_auto_refresh设置为fa
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