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this.kvStore.put(word, 1); } else { this.kvStore.put(word, oldValue + 1); }
") .withColumnFields(new Fields("word")) .withCounterFields(new Fields("count"))
配置HetuEngine SQL诊断功能 HetuEngine SQL诊断功能介绍 HetuEngine QAS实例可对用户的SQL执行历史记录提供自动感知、自动学习、自动诊断服务，提升在线SQL运维能力，自动加速在线SQL分析任务，开启SQL诊断能力后，系统可实现如下能力： 自动感知并向集群管理员展现不同时间周期范围内的租户级
kinit 用户名 在spark-beeline中访问OBS，例如在“obs://mrs-word001/table/”目录中创建表“test”。
查看MRS作业详情和日志 用户通过管理控制台可在线查看当前MRS集群内所有作业的状态详情，以及作业的详细配置信息和运行日志信息。 由于Spark SQL和Distcp作业在后台无日志，因此运行中的Spark SQL和Distcp作业不能在线查看运行日志信息。
BigData/streaming/stormdir/nimbus/inbox/stormjar-8d3b778d-69ea-4fbe-ba88-01aa2036d753.jar [main] INFO b.s.StormSubmitter - Submitting topology word-count
实现车联网车主驾驶行为分析 使用Hive加载HDFS数据并分析图书评分情况 使用Hive加载OBS数据并分析企业雇员信息 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
") .withColumnFields(new Fields("word")) .withCounterFields(new Fields("count"))
DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordCounts = [...] wordCounts.print(); env.execute("Word Count Example"); 客户端层次 并行度可以在客户端将job提交到Flink时设定。
new SplitSentenceBolt(), 8).shuffleGrouping("spout"); builder.setBolt("count", new WordCountBolt(), 12).fieldsGrouping("split", new Fields("word
DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordCounts = [...] wordCounts.print(); env.execute("Word Count Example"); 客户端层次 并行度可以在客户端将job提交到Flink时设定。
= str.split(",") new Tuple3[String, String, String](word(0), word(1), word(2)) } }) tableEnv.createTemporaryView(
= str.split(",") new Tuple3[String, String, String](word(0), word(1), word(2)) } }) tableEnv.createTemporaryView(
在Storm UI中单击word-count应用，查看应用程序运行情况，如图1所示。 图1 Storm应用程序执行界面 Topology stats统计了最近各个不同时间段的算子之间发送数据的总数据量。 Spouts中统计了spout算子从启动到现在发送的消息总量。
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=> Event(sessionId = word, timestamp))} // Sessionize the events.
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