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DataStream应用程序可以在Windows环境和Linux环境中运行。 实时统计总计网购时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名，第二列为性别，第三列为本次停留时间，单位为分钟，分隔符为“,”。 log1.txt：周六网民停留日志。该日志文件在该样例程序中的data目录下获取。 LiuYang
在sqlserver2014上创建一张空表“test_1”用于存储Hive数据。执行以下语句： create table test_1 (id int, name text, value text); 配置“Hive输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，单击“自动识别
在sqlserver2014上创建一张空表“test_1”用于存储SparkSQL数据。执行以下语句： create table test_1 (id int, name text, value text); 配置“Spark输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，单击“自动
在sqlserver2014上创建一张空表“test_1”用于存储Hive数据。执行以下语句： create table test_1 (id int, name text, value text); 配置“Hive输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，单击“自动识别
在sqlserver2014上创建一张空表“test_1”用于存储SparkSQL数据。执行以下语句： create table test_1 (id int, name text, value text); 配置“Spark输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，单击“自动
设置数据保存信息并运行作业 单击“下一步”，进入“输出设置”界面，根据实际场景在“存储类型”选择“HBASE_BULKLOAD”或“HBASE_PUTLIST”，设置数据保存方式。 表4 输出设置参数 存储类型 适用场景 参数名 说明 示例 HBASE_BULKLOAD 数据量大 HBase实例
在sqlserver2014上创建一张空表test_1用于存储HBase数据。执行以下语句： create table test_1 (id int, name text, value text); 配置“HBase输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，可以单击“自
d队列，而不是test21队列。 发生上述情况的原因是，任务未完成时，RM状态存储中存储的还是应用程序移动前的队列状态。唯一的解决办法就是等RM重启后，再次移动应用程序，将新的队列状态信息写入状态存储中。 父主题： Yarn常见问题
d队列，而不是test21队列。 发生上述情况的原因是，任务未完成时，RM状态存储中存储的还是应用程序移动前的队列状态。唯一的解决办法就是等RM重启后，再次移动应用程序，将新的队列状态信息写入状态存储中。 父主题： Yarn常见问题
本章节适用于输入数据源为Kafka的使用场景。 操作步骤 一个简单的流处理系统由以下三部分组件组成：数据源 + 接收器 + 处理器。数据源为Kafka，接收器为Streaming中的Kafka数据源接收器，处理器为Streaming。 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
5版本为例，讲解如何使用DBeaver访问MRS 3.1.0未开启Kerberos认证的集群，且该集群的HBase服务未开启Ranger鉴权。 方案架构 HBase以表的形式存储数据，数据模型如图 HBase数据模型所示。表中的数据划分为多个Region，并由Master分配给对应的RegionServer进行管理。
xml”中的Keytab和principal的值相同。 true Python Spark Python Spark是Spark除了Scala、Java两种API之外的第三种编程语言。不同于Java和Scala都是在JVM平台上运行，Python Spark不仅会有JVM进程，还会有自身的Python进程。以下配置项只适用于Python
在sqlserver2014上创建一张空表test_1用于存储HBase数据。执行以下语句： create table test_1 (id int, name text, value text); 配置“HBase输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，可以单击“自
维空间中的点的集合组成。点可以存储为一对经纬度。 区域数据：一个区域有空间范围，有位置和边界。位置可以看作是一个定点在区域内的位置，例如它的质心。在二维中，边界可以可视化为一条线（有限区域，闭环）。区域数据包含一系列区域。 目前仅限于支持点数据，存储点数据。 经纬度可以编码为唯一
SYNC_HIVE 本章节仅适用于MRS 3.5.0-LTS及之后版本。 命令功能 同步Hudi表（存储层中的Hudi数据目录）到Hive。 命令格式 call sync_hive(table => '[table]', tablePath => '[tablePath]') 参数描述
xml”中的Keytab和principal的值相同。 true Python Spark Python Spark是Spark除了Scala、Java两种API之外的第三种编程语言。不同于Java和Scala都是在JVM平台上运行，Python Spark不仅会有JVM进程，还会有自身的Python进程。以下配置项只适用于Python
设置数据保存信息并运行作业 单击“下一步”，进入“输出设置”界面，根据实际场景在“存储类型”选择“HBASE_BULKLOAD”或“HBASE_PUTLIST”，设置数据保存方式。 表4 输出设置参数 存储类型 适用场景 参数名 说明 示例 HBASE_BULKLOAD 数据量大 HBase实例
'topic' = 'test_source', 'properties.bootstrap.servers' = 'Kafka的Broker实例业务IP:Kafka端口号', 'properties.group.id' = 'testGroup', 'scan.startup
理？ 问： 作业提交参数间用空格隔开会导致参数信息不被识别吗？ 答： 不同参数间用空格隔开，可通过在参数名前添加@的方式防止参数信息被明文存储，例如: @password=XXXXXX进行使用。 父主题： 作业管理类
表名称，用作索引。Hudi将row_key和[partition_path, fileID, commitTime]映射存储在表中。 无 存储配置 表4 存储参数配置 参数 描述 默认值 hoodie.parquet.max.file.size Hudi写阶段生成的parquet
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