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登录MRS管理控制台。 在集群详情页面，选择“节点管理”。 单击待更换磁盘的“节点名称”进入弹性云服务器管理控制台，单击“关机”。 联系华为云支持人员在后台更换磁盘。 在弹性云服务器管理控制台，单击“开机”，将已更换磁盘的节点开机。 初始化Linux数据盘。 具体步骤可参见初始化数据盘对新磁盘进行初始化操作。
seconds(5)) .sum(1).setParallelism(5); wordCounts.print(); env.execute("Word Count Example"); 执行环境层次 Flink程序运行在执行环境中。执行环境为所有执行的算子、数据源、data sink定义了一个默认的并行度。
String] = { val word = str.split(",") new Tuple3[String, String, String](word(0), word(1), word(2)) } })
在线检索MRS集群日志 MRS集群Manager支持在线检索并显示组件的日志内容，用于问题定位等其他日志查看场景，管理员可在线按照节点范围或者组件角色范围快速检视所有日志，通过关键字分析快速定位问题。 本章节操作仅支持MRS 3.x及之后的版本。 在线检索日志 登录FusionInsight
通过“CSV文件输入”算子，生成两个字段A和B。 源文件如下图： 配置“增加常量字段”算子，增加两个字段C和D： 转换后，将A、B、C和D按顺序输出，结果如下： 父主题： 转换算子
flatMap { case(line, timestamp) => line.split(" ").map(word => Event(sessionId = word, timestamp))} // Sessionize the events. Track number
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通过“CSV文件输入”算子，生成两个字段A和B。 源文件如下图： 配置“增加常量字段”算子，增加两个字段C和D： 转换后，将A、B、C和D按顺序输出，结果如下： 父主题： Loader转换类算子
example.wordcount.WordCountTopology 执行storm list命令，查看已经提交的应用程序，如果发现名称为word-count的应用程序，则说明任务提交成功。 如果业务设置为本地模式，且使用命令行方式提交时，请确保提交环境为普通模式环境，当前不支持安全环境下使用命令提交本地模式的业务。
表1 支持变更计费模式的MRS计费项 计费项 变更说明 相关文档 MRS服务管理费用 变更MRS集群的计费模式会同时变更MRS服务管理的计费模式。 按需转包年/包月 弹性云服务器 变更MRS集群的计费模式会同时变更集群所包含的弹性云服务器的计费模式。 云硬盘 变更MRS集群的计
example.wordcount.WordCountTopology。 执行storm list命令，查看已经提交的应用程序，如果发现名称为word-count的应用程序，则说明任务提交成功。 如果业务设置为本地模式，且使用命令行方式提交时，请确保提交环境为普通模式环境，当前不支持安全环境下使用命令提交本地模式的业务。
setBolt("count", new WordCountBolt(), 12).fieldsGrouping("split", new Fields("word")); return builder; } 如果拓扑开启了ack，推荐acker的数量不大于所设置的worker数量。
setBolt("count", new WordCountBolt(), 12).fieldsGrouping("split", new Fields("word")); return builder; } 父主题： 开发Storm应用
setBolt("count", new WordCountBolt(), 12).fieldsGrouping("split", new Fields("word")); return builder; } 如果拓扑开启了ack，推荐acker的数量不大于所设置的worker数量。
通过Flink作业处理OBS数据 通过Spark Streaming作业消费Kafka数据 通过Flume采集指定目录日志系统文件至HDFS 基于Kafka的Word Count数据流统计案例 数据迁移类 使用CDM服务迁移Hadoop数据至MRS集群 使用CDM服务迁移HBase数据至MRS集群 使
vi /opt/wordcount1.txt hello word hello wordcount vi /opt/wordcount2.txt hello mapreduce hello hadoop 执行以下命令切换到客户端安装目录，配置环境变量并创建用于存放样例数据的HDF
能匹配到物化视图的查询或者子查询转换为物化视图，避免了数据的重复计算，这种情况下往往能较大地提高查询的响应效率。 物化视图通常基于对数据表进行聚合和连接的查询结果创建。 物化视图支持“查询重写”，这是一种优化技术，即将基于原始表编写的查询语句转换为查询一个或多个物化视图语句的等效请求。如下物化视图的SQL示例：
TTL变更 场景1：TTL周期由小变大方案： 方案1：新建一张TTL时间为最新时间的表结构相同但名不同的表，把原表的数据导入新表，交换表名字； 方案2：业务代码中异步下发CK的修改TTL语句，下发之后业务代码不需要等待执行结果 1）类似在shell中，nohup sh xx.sh
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