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景，为了保障与数据表的一致性，索引表TTL将自动继承数据表索引列和覆盖列的TTL，不支持手动指定。 索引在线变更 支持索引在线创建、删除和修改状态，不影响数据表读写。 索引在线修复 当查询命中的索引数据无效时，可以触发索引修复，保障最终查询结果正确。 索引工具 支持索引一致性检查
将“WordCount.jar”上传至“mrs-demo-data/program”目录下。 步骤3：创建并运行Flink作业 方式1：在控制台界面在线提交作业。 登录MRS管理控制台，单击MRS集群名称，进入集群详情页面。 在集群详情页的“概览”页签，单击“IAM用户同步”右侧的“单击同步”进行IAM用户同步。
ount。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import sys from pyspark
ount。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import sys from pyspark
kafkaParams) // 用brokers and topics新建direct kafka stream //从Kafka接收数据并生成相应的DStream。 val stream = KafkaUtils.createDirectStream[String
1。 表1 模块说明 名称 说明 Source Source负责接收数据或产生数据，并将数据批量放到一个或多个Channel。Source有两种类型：数据驱动和轮询。 典型的Source样例如下： 和系统集成并接收数据的Sources：Syslog、Netcat。 自动生成事件数据的Sources：Exec、SEQ。
1。 表1 模块说明 名称 说明 Source Source负责接收数据或产生数据，并将数据批量放到一个或多个Channel。Source有两种类型：数据驱动和轮询。 典型的Source样例如下： 和系统集成并接收数据的Sources：Syslog、Netcat。 自动生成事件数据的Sources：Exec、SEQ。
kafkaParams) // 用brokers and topics新建direct kafka stream //从Kafka接收数据并生成相应的DStream。 val stream = KafkaUtils.createDirectStream[String
kafkaParams) // 用brokers and topics新建direct kafka stream //从Kafka接收数据并生成相应的DStream。 val stream = KafkaUtils.createDirectStream[String
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原因。 查看指定时间段的任务请求个数，可通过审计日志查看在指定时间段有多少个请求。 HiveServer运行日志 HiveServer负责接收客户端请求（SQL语句），然后编译、执行（提交到YARN或运行Local MR）、与MetaStore交互获取元数据信息等。HiveSer
须为相对jaas.conf的所在路径，例如“./user.keytab”。principal修改为自己创建的用户名及集群域名。 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DataStreamReader。 对单词记录进行分类统计。 计算结果，并进行打印。 父主题： Structured
内容说明请参考表1，条目较多时，单击搜索框可根据关键字字段进行筛选。 表1 Audit信息 页签 内容描述 Access 当前MRS不支持在线查看组件资源的审计日志信息，可登录组件安装节点，进入“/var/log/Bigdata/audit”目录下查看各组件的审计日志。 Admin
HetuEngine支持配置IoTDB数据源。 Hudi 升级到0.11.0版本。 IoTDB 新增组件，一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的服务。 集群管理 支持补丁在线推送及更新。 组件版本信息 表1 MRS组件版本信息 组件 版本 CarbonData 2.2.0 ClickHouse 22.3.2.2
企业可以在成本中心的“预算管理”页面创建精细粒度的预算来管理成本和使用量，在实际或预测超过预算阈值时，自动发送通知给指定消息接收人。企业还可以创建预算报告，定期将指定预算进展通知给指定消息接收人。 例如企业需要创建MRS服务的按需成本预算，每月预算金额为2000元，当预测金额高于预算金额的80%时发送预算告警。那么，创建的预算如下：
kafkaParams) // 用brokers and topics新建direct kafka stream //从Kafka接收数据并生成相应的DStream。 val stream = KafkaUtils.createDirectStream[String
deserializer 消息Key值反序列化类。 反序列化消息Key值。 value.deserializer 消息反序列化类。 反序列化所接收的消息。 表4 Consumer重要接口函数 返回值类型 接口函数 描述 void close() 关闭Consumer接口方法。 void
deserializer 消息Key值反序列化类。 反序列化消息Key值。 value.deserializer 消息反序列化类。 反序列化所接收的消息。 表4 Consumer重要接口函数 返回值类型 接口函数 描述 void close() 关闭Consumer接口方法。 void
'cf1' 在客户端另外一个session通过linux命令构造一个端口进行接收数据（不同操作系统的机器，命令可能不同，suse尝试使用netcat -lk 9999）： nc -lk 9999 在构造一个端口进行接收数据时，需要在客户端所在服务器上安装netcat 开发思路 使用Spa
'cf1' 在客户端另外一个session通过linux命令构造一个端口进行接收数据（不同操作系统的机器，命令可能不同，suse尝试使用netcat -lk 9999）： nc -lk 9999 在构造一个端口进行接收数据时，需要在客户端所在服务器上安装netcat 开发思路 使用Spa
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