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umer启动成功后，再启动Producer，即可看到实时接收消息： 图2 Consumer.java运行窗口 在Linux调测程序 编译并生成Jar包，并将Jar包复制到与依赖库文件夹同级的目录“src/main/resources”下，具体步骤请参考在Linux调测程序。 运行Consumer样例工程的命令如下。
然后选择“服务管理”。 单击“下载客户端”。 “客户端类型”选择“仅配置文件”，“下载路径”选择“服务器端”，单击“确定”开始生成客户端配置文件，文件生成后默认保存在主管理节点“/tmp/MRS-client”。 图1 仅下载客户端的配置文件 MRS3.x及后续版本，操作如下： 登录FusionInsight
为：super，需要修改为准备好的开发用户。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 将user
默认实现类可以为每一行的sourcecolumns生成handler列值，并且支持基于sourcecolumns的过滤条件查询。生成的handler列对用户不可见。除SORT_COLUMNS表属性外，任何DDL命令和属性都不允许包含handler列。 生成的handler列默认被视为排序列。如
息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。 生产者（Pr
Storm样例程序是在Linux环境下运行，需要将IntelliJ IDEA中的代码打包成jar包。 打包Strom样例工程应用 打包业务 将IntelliJ IDEA代码生成的jar包与工程依赖的jar包，合并导出可提交的source.jar。 打包Strom应用业务 提交拓扑 指导用户将开发好的程序提交运行。
load() .selectExpr("CAST(value AS STRING)") .as[String] //生成运行字数。 val wordCounts = lines.flatMap(_.split(" ")).groupBy("value")
调测Alluxio应用 Alluxio客户端运行及结果查看 执行mvn clean compile assembly:single生成jar包，在工程目录target目录下获取，比如:alluxio-examples-mrs-1.9-jar-with-dependencies.jar。
load() .selectExpr("CAST(value AS STRING)") .as[String] //生成运行字数。 val wordCounts = lines.flatMap(_.split(" ")).groupBy("value")
false dfs.client-write-packet-size 客户端写包的大小。当HDFS Client往DataNode写数据时，将数据生成一个包。然后将这个包在网络上传出。此参数指定传输数据包的大小，可以通过各Job来指定。单位：字节。 在万兆网部署下，可适当增大该参数值，来提升传输的吞吐量。
果使用HFile进行数据迁移，且需要迁移到MRS 3.2.0及之前版本时，需要先关闭此特性，再对数据表执行major compaction生成新的HFile文件。 操作步骤 登录集群的FusionInsight Manager界面，选择“集群 > 服务 > HBase > 配置”，进入HBase配置界面。
注意事项 Group By数据倾斜 Group By也同样存在数据倾斜的问题，设置hive.groupby.skewindata为true，生成的查询计划会有两个MapReduce Job，第一个Job的Map输出结果会随机的分布到Reduce中，每个Reduce做聚合操作，并输出结果，这样的处理会使相同的Group
false dfs.client-write-packet-size 客户端写包的大小。当HDFS Client往DataNode写数据时，将数据生成一个包。然后将这个包在网络上传出。此参数指定传输数据包的大小，可以通过各Job来指定。单位：字节。 在万兆网部署下，可适当增大该参数值，来提升传输的吞吐量。
= lines.select(explode(split(lines.value, " ")).alias("word")) # 生成正在运行的word count wordCounts = words.groupBy("word").count() #
Storm样例程序是在Linux环境下运行，需要将IntelliJ IDEA中的代码打包成jar包。 打包Storm样例工程应用 打包业务 将IntelliJ IDEA代码生成的jar包与工程依赖的jar包，合并导出可提交的source.jar。 打包Storm业务 提交拓扑 指导用户将开发好的程序提交运行。 提交Storm拓扑
storm-jartool.sh /opt/jarsource/ /opt/jartarget命令后，会在“/opt/jartarget”下生成source.jar。 父主题： 打包Strom应用业务
selectExpr("CAST(value AS STRING)") .as(Encoders.STRING()); //生成运行字数。 Dataset<Row> wordCounts = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String
= lines.select(explode(split(lines.value, " ")).alias("word")) # 生成正在运行的word count wordCounts = words.groupBy("word").count() #
selectExpr("CAST(value AS STRING)") .as(Encoders.STRING()); //生成运行字数。 Dataset<Row> wordCounts = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String
和Reduce函数。Map函数接受一组数据并将其转换为一个键/值对列表，输入域中的每个元素对应一个键/值对。Reduce函数接受Map函数生成的列表，然后根据它们的键缩小键/值对列表。MapReduce起到了将大事务分散到不同设备处理的能力，这样原来必须用单台较强服务器才能运行的任务，在分布式环境下也能完成。
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