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如果已经拥有拓扑（例如已经使用java代码定义了拓扑），仍然可以使用Flux框架来提交和部署，这时需要在现有的拓扑定义（如MyTopology.java）中实现getTopology()方法，在java中定义如下： public StormTopology getTopology(Config config)
-Wall -o hdfs_test.o hdfs_test.c cc -o hdfs_test hdfs_test.o -lhdfs 运行文件以实现创建文件、读写追加文件和删除文件的功能，运行如下命令。 make run 执行结果如下： [root@10-120-85-2 hdfs-c-example]#
需要很好的可扩展能力 MRS对外提供了基于HDFS组件的应用开发样例工程，本实践用于指导您创建MRS集群后，获取并导入样例工程并在本地进行编译调测，用于实现MRS集群中的HDFS文件目录创建、文件写入、读取、删除等操作。 创建MRS Hadoop集群 购买一个包含有Hadoop组件的MRS集群，详情请参见购买自定义集群。
并支持多种外部输入。 MRS对外提供了基于Spark组件的应用开发样例工程，本实践用于指导您创建MRS集群后，获取并导入样例工程并在本地进行编译调测，用于实现从Hive表中读取数据并重新写入HBase表。 本章节对应示例场景的开发思路： 查询指定Hive表的数据。 根据表中数据的key值去HBase指定表中做查询。
-Wall -o hdfs_test.o hdfs_test.c cc -o hdfs_test hdfs_test.o -lhdfs 运行文件以实现创建文件、读写追加文件和删除文件的功能，运行如下命令。 make run 执行结果如下： [root@10-120-85-2 hdfs-c-example]#
JDK。 若使用Oracle JDK，请确保Eclipse中的JDK配置为Oracle JDK。 不同的Eclipse不要使用相同的workspace和相同路径下的示例工程。 父主题： 准备Storm应用开发环境
如果已经拥有拓扑（例如已经使用java代码定义了拓扑），仍然可以使用Flux框架来提交和部署，这时需要在现有的拓扑定义（如MyTopology.java）中实现getTopology()方法，在java中定义如下： public StormTopology getTopology(Config config)
-Wall -o hdfs_test.o hdfs_test.c cc -o hdfs_test hdfs_test.o -lhdfs 运行文件以实现创建文件、读写追加文件和删除文件的功能，运行如下命令。 make run 执行结果如下： [root@10-120-85-2 hdfs-c-example]#
如果已经拥有拓扑（例如已经使用java代码定义了拓扑），仍然可以使用Flux框架来提交和部署，这时需要在现有的拓扑定义（如MyTopology.java）中实现getTopology()方法，在java中定义如下： public StormTopology getTopology(Config config)
添加“-ytm MEM”参数设置内存。 设计分区方法 合理的设计分区依据，可以优化task的切分。在程序编写过程中要尽量分区均匀，这样可以实现每个task数据不倾斜，防止由于某个task的执行时间过长导致整个任务执行缓慢。 以下是几种分区方法。 随机分区：将元素随机的进行分区。 dataStream
-Wall -o hdfs_test.o hdfs_test.c cc -o hdfs_test hdfs_test.o -lhdfs 运行文件以实现创建文件、读写追加文件和删除文件的功能，运行如下命令。 make run 执行结果如下： [root@10-120-85-2 hdfs-c-example]#
分区设置操作 Hudi支持多种分区方式，如多级分区、无分区、单分区、时间日期分区。用户可以根据实际需求选择合适的分区方式，接下来将详细介绍Hudi如何配置各种分区类型。 多级分区 多级分区即指定多个字段为分区键，需要注意的配置项： 配置项 说明 hoodie.datasource.write
在应用开发环境中，导入样例工程到Eclipse开发环境。 选择“File > Import > General > Existing Projects into Workspace > Next >Browse”。 显示“浏览文件夹”对话框。 选择样例工程文件夹，单击“Finish”。 设置Eclipse的文本文件编码格式，解决乱码显示问题。
在Eclipse的菜单栏中，选择“Window > Preferences”。 弹出“Preferences”窗口。 2.在左边导航上选择“General > Workspace”，在“Text file encoding”区域，选中“Other”，并设置参数值为“UTF-8”，单击“Apply”， 如图 2
使用flink_admin登录Manager，选择“集群 > 服务 > Flink”，在“Flink WebUI”右侧，单击链接，访问Flink的WebUI。 参考如何创建FlinkServer作业，新建Flink SQL流作业，在作业开发界面进行如下作业配置。然后输入SQL，执行SQL校验通过后，启动作
分区设置操作 Hudi支持多种分区方式，如多级分区、无分区、单分区、时间日期分区。用户可以根据实际需求选择合适的分区方式，接下来将详细介绍Hudi如何配置各种分区类型。 多级分区 多级分区即指定多个字段为分区键，需要注意的配置项： 配置项 说明 hoodie.datasource.write
取值范围：1~2147483647 实例数量 在当前所属租户下创建的计算实例个数。 可根据实际需要配置多个计算实例，多个计算实例可自动负载均衡，实现并发度水平扩展。 须知： 配置多个计算实例时： 需确保集群资源充足。单租户多实例需要的资源为单实例资源*实例个数（每个计算实例的规格一致，不支持差异化配置）。
勾选“我已经阅读上述信息，并了解具体影响。”并单击“确定”。 单击“组件管理”观察各个组件是否存在异常，若存在异常等待5~10分钟后再次观察组件，依然存在异常则联系华为云技术支持处理。 单击“告警管理”观察是否存在异常告警，若存在请清除告警后再进行其他操作。 父主题： MRS集群容量调整
在许多场景下，可以通过建立Hive分区方法减少每一次扫描的总数据量，这种做法可以显著地改善性能。 Hive的分区使用HDFS的子目录功能实现，每一个子目录包含了分区对应的列名和每一列的值。当分区很多时，会有很多HDFS子目录，如果不依赖工具，将外部数据加载到Hive表各分区不是一件容易的事情。
JOIN ( SELECT DISTINCT did FROM t_r_308 ) AS b ON a.did = b.did; 【bitmap实现示例】 SELECT bitmapAndCardinality(user1, user2) FROM ( SELECT 1 AS join_id
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