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= 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
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。
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
格式的起始commit（闭区间），默认从最新commit。 - hoodie.datasource.write.keygenerator.type 选填 上游表主键生成类型。 COMPLEX read.streaming.check-interval 选填 流读检测上游新提交的周期，默认值为1分钟。 5（流量大建议使用默认值）
打包项目 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上。 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。 编译打包前，样例代码中的user.keytab、krb5.conf文件路径
e.printStackTrace(); System.out.println(e.getHttpStatusCode()); System.out.println(e.getRequestId());
日志归档规则采用FixedWindowRollingPolicy策略，可配置项为单个文件最大值、日志归档的最大保留数目，具体规则如下： 当单个文件超过默认单个文件最大值时，就会生成一个新的归档压缩文件，归档后的日志压缩文件命名规则为<原有日志名>.[编号].log.gz。 日志删除规则： 运行日志中的HetuEngi
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“$SPARK_HOME” ）下。 将user
super，需要修改为准备好的开发用户。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 将user
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环境中编包并运行Spark程序。 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
l。Source的类型有数据驱动和轮询两种。 典型的Source类型如下： 和系统集成的Sources：Syslog、Netcat。 自动生成事件的Sources：Exec、SEQ。 用于Agent和Agent之间通信的IPC Sources：Avro。 Source必须至少和一个Channel关联。
selectExpr("CAST(value AS STRING)") .as(Encoders.STRING()); //生成运行字数。 Dataset<Row> wordCounts = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String
务，ClickHouse基于OBS的优势构建冷热分离存储架构。ClickHouse实例所在的SSD云盘存放最近时间生成并且频繁访问的“热数据”，OBS存放较早时间生成且访问不频繁的“冷数据”，在建表的时候使用TTL实现数据根据特定时间策略进行冷热存储。 图1 冷热存储原理图 表1
0版本基础上，Hive新增如下特性： 基于Kerberos技术的安全认证机制。 数据文件加密机制。 完善的权限管理。 开源社区的Hive特性，请参见https://cwiki.apache.org/confluence/display/hive/designdocs。 父主题： Hive应用开发概述
ibm.jsse2.overrideDefaultTLS”为“true”，设置后可以同时支持TLS V1.0/V1.1/V1.2，详情参见https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSYKE2_8.0.0/com.ibm.java.security
1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceManagerRestart.html MRS 3.2.0及之后版本：https://hadoop.apache.org/docs/r3.3.1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceManagerRestart
Manager创建用户。 userName= admin password= adminPassWord webUrl= https://IP_Address:28443/web/ 代码样例 以下代码片段是调用firstAccess接口完成登录认证的示例，在“rest
1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceManagerRestart.html MRS 3.2.0及之后版本：https://hadoop.apache.org/docs/r3.3.1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceManagerRestart
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