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HDFS客户端调用close关闭文件，NameNode收到客户端的close请求之后就会检查最后一个块的完成状态，只有当有足够的DataNode上报了块完成才可用关闭文件，检查块完成的状态是通过checkFileProgress函数检查的，打印如下： 2015-05-27 19:00:27,603
描述：该函数返回类型为bigint，它提供了count(distinct x)的近似计数。如果所有输入都是null值，则返回0。 此函数所有可能的值相对于正确的值的误差服从近似正态分布，其标准差应小于e。它不保证任何特定输入集的误差的上限。 当前该函数的实现中，e的取值范围为[0.0040625,0.26000]。
池参数的正确配置值。 如果根据业务需要，可以单击“详细配置”右侧的编辑按钮修改服务池的参数值。 在“服务池配置”单击指定的服务名，“详细配置”将只显示此服务的参数。手工修改参数值并不会刷新服务使用资源的百分比显示。支持动态生效的参数，在新增加的配置组中显示名将包含配置组的编号，例如“HBase
配置工具 > 导入”，将该文件导入后再修改加密传输的相关配置项即可。 导入配置文件时，建议配置source/channel/sink的各自的个数都不要超过40个，否则可能导致界面响应时间过长。 不同的File Channel均需要配置一个不同的checkpoint目录。 单击“导出”，将配置文件“properties
Scala或Java语言开发的应用程序在Flink客户端的运行步骤是一样的。 基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行，只支持在Linux环境下运行。 操作步骤 在IntelliJ IDEA中，在生成Jar包之前配置工程的Artifacts信息。 在IDEA主页面，选择“File
在程序代码完成开发后，您可以将打包好的jar包上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 Spark应用程序只支持在Linux环境下运行，不支持在Windows环境下运行。 使用Python开发的Spark应用程序无需
Scala或Java语言开发的应用程序在Flink客户端的运行步骤是一样的。 基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行，只支持在Linux环境下运行。 操作步骤 在IntelliJ IDEA中，在生成Jar包之前配置工程的Artifacts信息。 在IDEA主页面，选择“File
ent。用户可以通过在配置中指定Flume内建拦截器的类名列表，也可以开发自定义的拦截器来实现Event的修改或丢弃。Flume内建支持的拦截器如下表所示，本章节会选取一个较为复杂的作为示例。其余的用户可以根据需要自行配置使用。官网参考：http://flume.apache.o
成，且长度为[1-64]个字符。 不同作业的名称允许相同，但不建议设置相同。 默认取值： 不涉及 arguments 否 Array of strings 参数解释： 程序执行的关键参数，该参数由用户程序内的函数指定，MRS只负责参数的传入。 约束限制： 参数最多为150000字符，不能包含;|&>'<$
这些函数假定输入字符串包含有效的UTF-8编码的Unicode代码点。不会显式检查UTF-8数据是否有效，对于无效的UTF-8数据，函数可能会返回错误的结果。可以使用from_utf8来更正无效的UTF-8数据。 此外，这些函数对Unicode代码点进行运算，而不是对用户可见的字符（或字形群集
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