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件。 -diff <oldSnapshot> <newSnapshot> 将新旧版本之间的差异内容，拷贝到目标位置的旧版本文件中。 -skipcrccheck 是否跳过源文件和目标文件之间的CRC校验。 -strategy {dynamic|uniformsize} 指定拷贝任务
件。 -diff <oldSnapshot> <newSnapshot> 将新旧版本之间的差异内容，拷贝到目标位置的旧版本文件中。 -skipcrccheck 是否跳过源文件和目标文件之间的CRC校验。 -strategy {dynamic|uniformsize} 指定拷贝任务
conf）。user.keytab和krb5.conf文件为安全模式下的认证文件，需要在FusionInsight Manager中下载principal用户的认证凭证，样例代码中使用的用户为：super，需要修改为准备好的开发用户。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目
/join并为一个，不但减少了大量的全局barrier，而且无需物化很多中间结果RDD，这将极大地提升性能。Spark把这个叫做流水线（pipeline）优化。 Transformation和Action（RDD的操作） 对RDD的操作包含Transformation（返回值还是
“taskmanager.network.netty.sendReceiveBufferSize”：默认是系统缓冲区大小(cat /proc/sys/net/ipv4/tcp_[rw]mem) ，一般为4MB，表示netty的发送和接收的缓冲区大小。 “taskmanager.network.netty
2018-05-08 21:30:01,398 WARN [main] mapreduce.LoadIncrementalHFiles: Skipping non-directory hdfs://hacluster/dataOutput/_SUCCESS 2018-05-08 21:30:02
2018-05-08 21:30:01,398 WARN [main] mapreduce.LoadIncrementalHFiles: Skipping non-directory hdfs://hacluster/dataOutput/_SUCCESS 2018-05-08 21:30:02
nInsight-flume-1.9.0/conf/”（要求已安装Flume客户端），其中10.196.26.1为客户端所在节点业务平面的IP地址。 scp ${BIGDATA_HOME}/FusionInsight_Porter_8.1.0.1/install/FusionInsight-Flume-1
Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序（Scala） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用Streaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数，或将数据写入Kafka0-10。 Streaming读取Kafka0-10代码样例
应用开发操作步骤 确认Storm组件已经安装，并正常运行。如果业务需要连接其他组件，请同时安装该组件并运行。 将storm-examples导入到Eclipse开发环境，请参见准备Storm应用开发环境。 参考storm-examples工程src/main/resources/flux-ex
Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序（Scala） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用Streaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数，或将数据写入Kafka0-10。 Streaming读取Kafka0-10代码样例
transport: 'socket' 2021-04-21 21:02:16,900 | INFO | main | loadBalancerIPList is 10.120.147.36, loadBalancerHttpPort is 21425, user is xxx, clusterName
transport: 'socket' 2021-04-21 21:02:16,900 | INFO | main | loadBalancerIPList is 100.120.147.36, loadBalancerHttpPort is 21425, user is luxx, clusterName
transport: 'socket' 2021-04-21 21:02:16,900 | INFO | main | loadBalancerIPList is 100.120.147.36, loadBalancerHttpPort is 21425, user is luxx, clusterName
以只序列化一小部分数据，当将map作为整体存储时每次增删改都会产生很大的序列化开销。对于List数据，使用ListState可以无需序列化动态添加元素。 另外Flink中的State支持设置TTL，TTL实际上是将时间戳与userValue封装起来，ValueState的TTL基于整个Key，MapState<UK
/join并为一个，不但减少了大量的全局barrier，而且无需物化很多中间结果RDD，这将极大地提升性能。Spark把这个叫做流水线（pipeline）优化。 Transformation和Action（RDD的操作） 对RDD的操作包含Transformation（返回值还是
log”。 jar包运行结果如下： 2023-09-21 09:08:38,944 | INFO | main | loadBalancerIPList is 192.168.5.132, loadBalancerHttpPort is 21422, user is ck_user
控制台显示部分运行结果如下： 2023-09-19 16:20:48,344 | INFO | main | loadBalancerIPList is 192.168.5.132, loadBalancerHttpPort is 21422, user is ck_user
控制台显示部分运行结果如下： 2023-09-19 16:20:48,344 | INFO | main | loadBalancerIPList is 192.168.5.132, loadBalancerHttpPort is 21422, user is ck_user
Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序（Java） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用Streaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数，或将数据写入Kafka0-10。 Streaming读取Kafka0-10代码样例
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