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其中在Session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。
_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
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_2.getRow) // 计算结果 val resultValue = hbase1Value.toInt + hbase2Value.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn
经验总结 使用mapPartitions，按每个分区计算结果 如果每条记录的开销太大，例： rdd.map{x=>conn=getDBConn;conn.write(x.toString);conn.close} 则可以使用MapPartitions，按每个分区计算结果，如 rdd.mapPartitions
经验总结 使用mapPartitions，按每个分区计算结果 如果每条记录的开销太大，例 rdd.map{x=>conn=getDBConn;conn.write(x.toString);conn.close} 则可以使用MapPartitions，按每个分区计算结果，如 rdd.mapPartitions
Flink Savepoints CLI介绍 概述 Savepoints在持久化存储中保存某个checkpoint，以便用户可以暂停自己的应用进行升级，并将状态设置为savepoint的状态，并继续运行。该机制利用了Flink的checkpoint机制创建流应用的快照，并将快照的元数据
在弹出的窗口中，在指定一次执行成功记录的“备份路径”列，单击“查看”，打开此次任务执行的备份路径信息，查找以下信息： “备份对象”表示备份的数据源。 “备份路径”表示备份文件保存的完整路径。 选择正确的项目，在“备份路径”手工选中备份文件的完整路径并复制。
在“恢复对象”选择待操作的集群。 在“恢复配置”，勾选“业务数据”下的“HBase”。 在“HBase”的“路径类型”，选择一个备份目录的类型。 备份目录支持以下类型： “RemoteHDFS”：表示将备份文件保存在备集群的HDFS目录。
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。
对比项 节点组维度 资源池维度 弹性伸缩对象 Task节点组内的所有节点 弹性伸缩策略指定资源池内的Task节点 扩容节点资源池归属 default资源池 弹性伸缩策略指定资源池 缩容对象 Task节点组内随机缩容 弹性伸缩策略指定资源池内随机缩容 前提条件 弹性伸缩仅用于Task
选择“存储 > 对象存储服务”，进入对象存储服务界面。 选择“并行文件系统 > 创建并行文件系统”，配置以下参数后，单击“立即创建”。 区域：选择MRS集群所在区域。 文件系统名称：自定义名称，例如“mrs-ck-obs”。
查看MRS集群已修改的组件配置参数 MRS支持一键查看集群内各服务配置参数的变动情况，方便用户快速排查定位问题，提升配置管理效率。 用户可通过MRS 3.x版本集群Manager界面快速查看集群内各服务所有非初始默认值、同一角色实例之间非统一值、集群配置修改的历史记录、集群内当前配置状态为过期的参数
= 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
概述 “算子帮助”章节适用于MRS 3.x及后续版本。 转换流程 Loader读取源端数据，通过输入算子将数据按规则逐一转换成字段，再通过转换算子，对这些字段做清洗或转换，最后通过输出算子将处理后的字段，输出到目标端。 每个作业，如果进行数据转换操作，有且只能有一个输入算子，有且只能有一个输出算子
Loader算子说明 转换流程 Loader读取源端数据，通过输入算子将数据按规则逐一转换成字段，再通过转换算子，对这些字段做清洗或转换，最后通过输出算子将处理后的字段，输出到目标端。 每个作业，如果进行数据转换操作，有且只能有一个输入算子，有且只能有一个输出算子。 不符合转换规则的数据
Flink基本原理 Flink简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：
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