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Value就是对应存储的二进制数据对象。 Column Family 列族，一个表在水平方向上由一个或多个Column Family组成。一个CF（Column Family）可以由任意多个Column组成。
因为单次函数调用就要处理掉一个partition所有的数据，如果内存不够，垃圾回收时是无法回收掉太多对象的，很可能出现OOM异常。所以使用这类操作时要慎重！ 使用filter之后进行coalesce操作。
[3]依次初始化conf对象。 [4]进行登录认证。
在IoTDBSessionPool对象的参数里，设置IoTDBServer所在的节点IP、端口、用户名和密码。 待连接的IoTDBServer所在的节点IP地址，可通过登录FusionInsight Manager界面，选择“集群 > 服务 > IoTDB > 实例”查看。
在“Select Resource Services”中选择服务后，需要在“Resource”列中添加具体的资源对象，例如HDFS服务器的文件目录、Yarn的队列、Hive的数据库及表、HBase的表及列。
可以指定本地文件或者目录，也可以指定HDFS/OBS文件或者目录。 input-directory 输入数据文件所在的目录，子文件多个的情况下使用。
Spark SQL常用概念 DataSet DataSet是一个由特定域的对象组成的强类型集合，可通过功能或关系操作并行转换其中的对象。 每个Dataset还有一个非类型视图，即由多个列组成的DataSet，称为DataFrame。
_2.getRow) // 计算结果 val resultValue = hbase1Value.toInt + hbase2Value.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn
getRow()); // 计算结果 int resultValue = Integer.parseInt(hbase1Value) + Integer.parseInt(hbase2Value); // 设置结果到put对象
_2.getRow) // 计算结果 val resultValue = hbase1Value.toInt + hbase2Value.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn
getRow()); // 计算结果 int resultValue = Integer.parseInt(hbase1Value) + Integer.parseInt(hbase2Value); // 设置结果到put对象
_2.getRow) // 计算结果 val resultValue = hbase1Value.toInt + hbase2Value.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn
节点自定义引导操作 特性简介 MRS提供标准的云上弹性大数据集群，目前可安装部署包括Hadoop、Spark等大数据组件。当前标准的云上大数据集群不能满足所有用户需求，例如如下几种场景： 通用的操作系统配置不能满足实际数据处理需求，例如需调大系统最大连接数。 需要安装自身业务所需的软件工具或运行环境
Spark SQL的程序入口是SQLContext类（或其子类），创建SQLContext时需要一个SparkContext对象作为其构造参数。
可以参考备份数据将数据备份到第三方服务器，例如备份到：远端HDFS（RemoteHDFS）、NAS（NFS/CIFS）、SFTP服务器（SFTP）、OBS。 创建备份任务成功后，等待2分钟，检查告警是否消除。 是，处理完毕。 否，执行6。 收集故障信息。
配置输出算子，输出到HDFS/OBS，结果如下： 父主题： Loader输入类算子
配置输出算子，输出到HDFS/OBS，结果如下： 父主题： 输入算子
= null; try { // 获取hbase连接 connection = ConnectionFactory.createConnection(hbConf); // 获取table对象
getRow()); // 计算结果 int resultValue = Integer.parseInt(hbase1Value) + Integer.parseInt(hbase2Value); // 设置结果到put对象
_2.getRow) // 计算结果 val resultValue = hbase1Value.toInt + hbase2Value.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn
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