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在IoTDBServer节点调测UDF应用 注册UDF 使用UDF进行查询 卸载UDF 父主题： 调测IoTDB应用
“register();”： 将IP、端口及并发度信息注册到Topic节点下。 “deleteTopicNode();”： 删除Topic节点。 “unregister();”： 删除注册信息。 “query(); ”：查询注册信息。
注册Application之后读取，这就导致yarn-cluster模式设置的应用名不生效。
UDF 在IoTDB客户端中执行下列SQL语句，可以查看所有注册的UDF： SHOW FUNCTIONS 父主题： 在IoTDBServer节点调测UDF应用
四种类型实际命令示，以ReadFromKafka为例，集群域名为“HADOOP.COM”： 命令1： bin/flink run --class com.huawei.bigdata.flink.examples.ReadFromKafka /opt/client/FlinkKafkaJavaExample.jar
在HetuEngine所在集群的所有节点的“/etc/hosts”文件中，添加待对接数据源所在集群的主机名称和对应的IP映射，及其“/etc/hosts”文件中的“10.10.10.10 hadoop.系统域名”（如“10.10.10.10 hadoop.hadoop.com”），
<系统域名>@<系统域名> 说明： “flume_server/hadoop.<系统域名>”为用户名，用户的用户名所包含的系统域名所有字母为小写。
String]): Unit = { val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 设置job的并发度为2 env.setParallelism(2) //设置Zookeeper为注册服务器
用于程序调测或运行的节点，需要与MRS集群内节点网络互通，同时配置hosts域名信息。 场景一：准备本地Windows开发环境调测程序所需配置文件。
mysqllink 数据库服务器 MySQL数据库的IP地址或域名。 192.168.1.110 端口 MySQL数据库的端口。 3306 数据库名称 MySQL数据库的名称。 sqoop 用户名 拥有MySQL数据库的读、写和删除权限的用户。 admin 密码 用户的密码。
String]): Unit = { val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 设置job的并发度为2 env.setParallelism(2) //设置Zookeeper为注册服务器
作用二：连接建立后，一个会话的超时时间，如ZooKeeper上注册的临时节点BrokerId，当Broker被停止，则该BrokerId，会经过一个sessionTimeout才会被ZooKeeper清理。
注册Hive、HBase、GaussDB A等数据源。
紧急 重要 次要 提示 阈值类型 选择某指标的最大值或最小值，类型为“最大值”表示指标的实际值大于设置的阈值时系统将产生告警，类型为“最小值”表示指标的实际值小于设置的阈值时系统将产生告警。 最大值 最小值 日期 设置规则生效的日期，即哪一天运行规则。
map(lambda dataArr: (dataArr[0], dataArr[1], int(dataArr[2])))\ .collect() df = sqlCtx.createDataFrame(inputRDD) # 注册表
map(lambda dataArr: (dataArr[0], dataArr[1], int(dataArr[2])))\ .collect() df = sqlCtx.createDataFrame(inputRDD) # 注册表
四种类型实际命令示，以ReadFromKafka为例，集群域名为“HADOOP.COM”： 命令1： bin/flink run --class com.huawei.bigdata.flink.examples.ReadFromKafka /opt/client/FlinkKafkaJavaExample.jar
femaleInfo.setStayTime(Integer.parseInt(parts[2].trim())); return femaleInfo; } }); // 注册表
_ //通过隐式转换，将RDD转换成DataFrame，然后注册表 spark.sparkContext.textFile(args(0)).map(_.split(",")) .map(p => FemaleInfo(p(0), p(1), p(2)
_ //通过隐式转换，将RDD转换成DataFrame，然后注册表 spark.sparkContext.textFile(args(0)).map(_.split(",")) .map(p => FemaleInfo(p(0), p(1), p(2)
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