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该样例仅支持在Linux节点上运行。 操作步骤 客户端机器必须安装有Python，其版本不低于2.6.6，最高不能超过2.7.13。 在客户端机器的命令行终端输入python可查看Python版本号。如下显示Python版本为2.6.6。 Python 2.6.6 (r266:84292, Oct
思路 场景说明 假定一个广告业务，存在广告请求事件、广告展示事件、广告点击事件，广告主需要实时统计有效的广告展示和广告点击数据。 已知： 终端用户每次请求一个广告后，会生成广告请求事件，保存到kafka的adRequest topic中。 请求一个广告后，可能用于多次展示，每次展
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- 需要与待对接的MRS集群在同一虚拟私有云。 子网 - 选择子网名称。 VPC终端节点 - 选择VPC终端节点，或单击“创建对应LakeFormation实例的VPC终端节点”进行创建。 选择VPC终端节点后，产生的费用将由VPCEP服务收取。 LakeFormation委托 现有委托
虚拟私有云 需要与待对接的MRS集群在同一虚拟私有云。 子网 选择子网名称。 VPC终端节点 选择VPC终端节点，或单击“创建对应LakeFormation实例的VPC终端节点”进行创建。 选择VPC终端节点后，产生的费用将由VPCEP服务收取。 LakeFormation委托 选择
数据经统计后，统计结果打印到终端输出。 打印输出的结果为Long类型的数据。 开发思路 source算子每隔1秒钟发送10000条数据，并注入到Window算子中。 window算子每隔1秒钟统计一次最近4秒钟内数据数量。 每隔1秒钟将统计结果打印到终端。具体查看方式请参考查看Flink应用调测结果。
数据经统计后，统计结果打印到终端输出。 打印输出的结果为Long类型的数据。 开发思路 source算子每隔1秒钟发送10000条数据，并注入到Window算子中。 window算子每隔1秒钟统计一次最近4秒钟内数据数量。 每隔1秒钟将统计结果打印到终端。具体查看方式请参考查看Flink应用调测结果。
数据经统计后，统计结果打印到终端输出。 打印输出的结果为Long类型的数据。 开发思路 source算子每隔1秒钟发送10000条数据，并注入到Window算子中。 window算子每隔1秒钟统计一次最近4秒钟内数据数量。 每隔1秒钟将统计结果打印到终端。具体查看方式请参考查看Flink应用调测结果。
网。创建VPC请参考查询VPC列表和创建VPC。创建子网请参考查询子网列表和创建子网。 已获取待创建集群区域的区域和可用区信息，具体请参考终端节点。 已获取待创建集群区域的项目ID，请参考获取项目ID获取。 已确定待创建集群的版本及版本支持的组件信息，请参见MRS组件版本一览表。
数据经统计后，统计结果打印到终端输出。 打印输出的结果为Long类型的数据。 开发思路 source算子每隔1秒钟发送10000条数据，并注入到Window算子中。 window算子每隔1秒钟统计一次最近4秒钟内数据数量。 每隔1秒钟将统计结果打印到终端。具体查看方式请参考查看Flink应用运行结果。
数据经统计后，统计结果打印到终端输出。 打印输出的结果为Long类型的数据。 开发思路 source算子每隔1秒钟发送10000条数据，并注入到Window算子中。 window算子每隔1秒钟统计一次最近4秒钟内数据数量。 每隔1秒钟将统计结果打印到终端。具体查看方式请参考查看Flink应用调测结果。
Loader算子帮助 Loader算子说明 Loader输入类算子 Loader转换类算子 Loader输出类算子 管理Loader算子的字段配置信息 Loader算子配置项中使用宏定义 Loader算子数据处理规则 父主题： 使用Loader
管理FlinkServer作业 配置FlinkServer重启策略 配置FlinkServer作业中使用UDF 父主题： 使用Flink
java -jar presto-examples-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar 在命令行终端查看样例代码所查询出的结果。 Linux环境运行成功结果会有如下信息： NY Metro : 2 Mid Atlantic : 6 Mid
使用MRS客户端 安装客户端（3.x及之后版本） 安装客户端（3.x之前版本） 更新客户端（3.x及之后版本） 更新客户端（3.x之前版本） 父主题： 常见操作
MRS 3.3.1及之后版本： 根据实际情况配置“选择下载位置”参数。 服务器端：下载到当前集群的主OMS节点上。 浏览器：下载到本地电脑。 远端节点：下载到主OMS节点外的其他节点上。 根据界面提示配置“保存到如下路径”参数。如果下载位置选择“浏览器”则无需配置该参数。 如
安装MRS集群客户端 安装客户端（3.x版本） 安装客户端（2.x及之前版本）
使用Hudi Hudi表概述 使用Spark Shell创建Hudi表 使用spark-sql操作Hudi表 使用Hudi-Cli.sh操作Hudi表 Hudi写操作 Hudi读操作 Hudi数据管理维护 Hudi SQL语法参考 Hudi Schema演进 配置Hudi数据列默认值
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