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云服务器操作系统及版本建议如下： 表1 操作系统参考列表 CPU架构 操作系统 支持的版本号 x86计算 Euler 可用：Euler OS 2.2 可用：Euler OS 2.3 可用：Euler OS 2.5 鲲鹏计算(ARM) Euler 可用：Euler OS 2.8 弹性云服务器的CPU架构需和MRS集群节点保持一致。
Put put = new Put(table1List.get(i)._2().getRow()); // 计算结果 int resultValue = Integer.parseInt(hbase1Value) + Integer
val put = new Put(iteratorArray(i)._2.getRow) // 计算结果 val resultValue = hbase1Value.toInt + hbase2Value.toInt
Put put = new Put(table1List.get(i)._2().getRow()); // 计算结果 int resultValue = Integer.parseInt(hbase1Value) + Integer
并行度 并行数量。 并行数为作业每个算子的并行数，适度增加并行数会提高作业整体算力，但也须考虑线程增多带来的切换开销，其上限是计算单元SPU数的四倍，最佳实践为计算单元SPU数的1-2倍。 JobManager内存（MB） JobManager的内存。输入值最小为4096。 提交队列
transform ( rdd => rdd.map(r => (r.value, 1L)) ) // 汇总计算字数的总时间。 val wordCounts = tf.reduceByKey(_ + _) val totalCounts
transform ( rdd => rdd.map(r => (r.value, 1L)) ) // 汇总计算字数的总时间。 val wordCounts = tf.reduceByKey(_ + _) val totalCounts
stream.transform ( rdd => rdd.map(r => (r.value, 1L)) ) //汇总计算字数的总时间。 val wordCounts = tf.reduceByKey(_ + _) val totalCounts
inner.mv1，与物化视图绑定。 用于数据预聚合的物化视图，聚合表使用聚合引擎。 如果不用聚合引擎，则每次数据插入，会对明细表的全量数据重新计算，而不是只处理增量数据。 聚合表中，聚合指标定义成聚合类型（AggregateFunction）。 物化视图的指标列与聚合表中对应字段名称一致，命名规范如下：
on，但是，在Master侧，还以为该Region是在该RegionServer上面打开的。假如，在执行Balance的时候，Master计算出恰好要转移这个Region，那么，这个Region将无法被关闭，本次转移操作将无法完成（关于这个问题，在当前的HBase版本中的处理的确还欠缺妥当）。
Put put = new Put(table1List.get(i)._2().getRow()); // 计算结果 int resultValue = Integer.parseInt(hbase1Value) + Integer
val put = new Put(iteratorArray(i)._2.getRow) // 计算结果 val resultValue = hbase1Value.toInt + hbase2Value.toInt
val put = new Put(iteratorArray(i)._2.getRow) // 计算结果 val resultValue = hbase1Value.toInt + hbase2Value.toInt
stream.transform ( rdd => rdd.map(r => (r.value, 1L)) ) //汇总计算字数的总时间。 val wordCounts = tf.reduceByKey(_ + _) val totalCounts
Put put = new Put(table1List.get(i)._2().getRow()); // 计算结果 int resultValue = Integer.parseInt(hbase1Value) + Integer
val put = new Put(iteratorArray(i)._2.getRow) // 计算结果 val resultValue = hbase1Value.toInt + hbase2Value.toInt
10.10 hadoop.hadoop.com”），否则HetuEngine无法根据主机名称连接到非本集群节点。 已创建HetuEngine计算实例。 添加GAUSSDB数据源步骤 使用HetuEngine管理员用户登录FusionInsight 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，参考如下内容在作业开发界面进行作业开发，配置完成后启动作业。 需勾选“基础参数”中的“开启CheckPoint”，“时间间隔（ms）”
opts参数；如果未设置-Xmx，Xmx值从mapreduce.map.memory.mb*mapreduce.job.heap.memory-mb.ratio计算获取。 MRS 3.x之前版本：-Xmx2048M -Djava.net.preferIPv4Stack=true MRS 3.x及之后版本：
val put = new Put(iteratorArray(i)._2.getRow) // 计算结果 val resultValue = hbase1Value.toInt + hbase2Value.toInt
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