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properties”、UDF依赖的配置文件上传到指定HDFS路径，例如“/user/hetuserver/udf/”，并重启HetuEngine计算实例。 创建“/user/hetuserver/udf/data/externalFunctions”文件夹，将“udf.properti
env.readTextFile(filePaths.apply(0)) } // 数据转换，构造整个数据处理的逻辑，计算并得出结果打印出来 unionStream.map(getRecord(_)) .assignTimestampsAndWatermarks(new
val put = new Put(iteratorArray(i).getString(0).getBytes) // 计算结果 val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt
val put = new Put(iteratorArray(i).getString(0).getBytes) // 计算结果 val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt
env.readTextFile(filePaths.apply(0)) } // 数据转换，构造整个数据处理的逻辑，计算并得出结果打印出来 unionStream.map(getRecord(_)) .assignTimestampsAndWatermarks(new
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值。经验法则是将单个块大小（MB）除以250得到的值作为扫描仪线程数。 增加并行性还需考虑的重要一点是集群中实际可用的CPU核数，确保并行计算数不超过实际CPU核数的75%至80%。 CPU核数约等于： 并行任务数x扫描仪线程数。其中并行任务数为分割数和执行器数x执行器核数两者之间的较小值。
s”的值是根据eventlog文件中SparkListenerTaskStart和SparkListenerTaskEnd事件的个数的差值计算得到的。如果eventLog文件中有事件丢失，就可能出现上面的现象。 父主题： Spark2x常见问题
s”的值是根据eventlog文件中SparkListenerTaskStart和SparkListenerTaskEnd事件的个数的差值计算得到的。如果eventLog文件中有事件丢失，就可能出现上面的现象。 父主题： Spark故障排除
val put = new Put(iteratorArray(i).getString(0).getBytes) // 计算结果 val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt
定义上峰度是样本的标准四阶中心矩（standardized 4th central moment）。 随机变量的峰度计算方法为随机变量的四阶中心矩与方差平方的比值。 具体计算公式为： select kurtosis(x) from (values (1),(2),(3),(4)) as
已有的角色、HDFS目录或者Yarn队列重名。 租户类型 选择“叶子租户”。 说明： 创建Doris租户，租户类型只能选择“叶子租户”。 计算资源 只创建Doris相关租户时，不选择“Yarn”。 存储资源 只创建Doris相关租户时，不选择“HDFS”。 服务 单击“关联服务”
在“概览”页签下的“基本信息”区域，单击“HSConsole WebUI”后的链接，进入HSConsole界面。 对于运行中的计算实例，在实例的“操作”列单击“停止”，待计算实例处于“已停止”状态后，再单击“启动”重启计算实例。 登录另外一个集群的FusionInsight Manager，重复以上操作。 配置MRS集群间互信（MRS
HetuEngine”，进入HetuEngine服务页面。 在概览页签下的“基本信息”区域，单击“HSConsole WebUI”后的链接，进入HSConsole界面。 在“计算实例”页签，在待操作的实例所属租户所在行的“操作”列单击“配置”，进入“配置实例”页签。 在“自定义配置”单击“增加”添加如下参数。 表1
env.readTextFile(filePaths.apply(0)) } // 数据转换，构造整个数据处理的逻辑，计算并得出结果打印出来 unionStream.map(getRecord(_)) .assignTimestampsAndWatermarks(new
创建ClickHouse租户，租户资源类型只能选择“叶子租户”。 计算资源 为当前租户选择动态计算资源。 选择“Yarn”时，系统自动在Yarn中以租户名称创建任务队列。 不选择“Yarn”时，系统不会自动创建任务队列。 配置模式 计算资源参数配置模式。 选择“基础”时，只需配置“默认资源池容量
put = new Put(table1List.get(i).getString(0).getBytes()); // 计算结果 int resultValue = hiveValue + Integer.valueOf(hbaseValue);
SUM(total) FROM orders_with_total GROUP BY order_id; 窗口聚合语句 通过窗口聚合进行分组的查询将计算每个组的单个结果行。 语法： SELECT ... FROM <windowed_table> -- relation applied windowing
xxx.xxx:21005 mytopic 10 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DataStreamReader。 进行分类统计。 计算结果，并进行打印。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包 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“
put = new Put(table1List.get(i).getString(0).getBytes()); // 计算结果 int resultValue = hiveValue + Integer.valueOf(hbaseValue);
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