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values) 插入一个Record，一个Record是一个设备一个时间戳下多个测点的数据。服务器需要做类型推断，可能会有额外耗时。 void insertTablet(Tablet tablet) 插入一个Tablet，Tablet是一个设备若干行非空数据块，每一行的列都相同。 void
来源 产生告警的集群或系统名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 设备分区 产生告警的磁盘分区。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 业务失败：文件系统无法正常写入时，如
HDFS文件系统目录简介 HDFS是Hadoop的分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写，多次读”的特征，而数据“写”操作是顺序写，也就是在文件创建时的写入或者在
values) 插入一个Record，一个Record是一个设备一个时间戳下多个测点的数据。服务器需要做类型推断，可能会有额外耗时。 void insertTablet(Tablet tablet) 插入一个Tablet，Tablet是一个设备若干行非空数据块，每一行的列都相同。 void
Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。
Spark Structured Streaming样例程序 Spark Structured Streaming样例程序开发思路 Spark Structured Streaming样例程序（Java） Spark Structured Streaming样例程序（Scala）
Structured Streaming 任务提交方式变更 问题 用户提交结构流任务时，通常需要通过--jars命令指定kafka相关jar包的路径，例如--jars /kafkadir/kafka-clients-x.x.x.jar,/kafkadir/kafka_2.11-x
Spark Structured Streaming样例程序 Spark Structured Streaming样例程序开发思路 Spark Structured Streaming样例程序（Java） Spark Structured Streaming样例程序（Scala）
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Structured Streaming 任务提交方式变更 问题 用户提交结构流任务时，通常需要通过--jars命令指定kafka相关jar包的路径，例如--jars /kafkadir/kafka-clients-x.x.x.jar,/kafkadir/kafka_2.11-x
操作场景 为了确保Hive日常用户的业务数据安全，或者系统管理员需要对Hive进行重大操作（如升级或迁移等），需要对Hive数据进行备份，从而保证系统在出现异常或未达到预期结果时可以及时进行数据恢复，将对业务的影响降到最低。 系统管理员可以通过FusionInsight Manag
company.line2.device1.temperature root.company.line2.device1.speed root.company.line2.device2.speed root.company.line2.device2.status root.company
structured streaming功能与可靠性介绍 Structured Streaming支持的功能 支持对流式数据的ETL操作。 支持流式DataFrames或Datasets的schema推断和分区。 流式DataFrames或Datasets上的操作：包括无类型，类
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场景说明 场景说明 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming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。 数据规划 StructuredStreaming样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有kafka权限用户）。
查询性能有较大的提升，可参考Compaction。 集群环境调优 可以通过调整Yarn配置、集群节点资源配置、元数据缓存和动态过滤等策略对系统整体进行调优，可参考如下内容： 调整Yarn配置可参考调整Yarn资源分配。 调整集群节点资源配置可参考调整HetuEngine集群节点资源配置。
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