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IoTDB提供多种内建函数及自定义函数来满足用户的计算需求。 UDF类型 IoTDB支持的UDF函数的类型如表1所示。
例如： jobmanager.web.access-control-allow-origin: 浏览器所在的计算机IP地址 jobmanager.web.allow-access-address: 浏览器所在的计算机IP地址 父主题： Flink应用开发常见问题
例如： jobmanager.web.access-control-allow-origin: 浏览器所在的计算机IP地址 jobmanager.web.allow-access-address: 浏览器所在的计算机IP地址 父主题： Flink应用开发常见问题
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原因分析 由于窗口使用自定义窗口，这时窗口的状态使用ListState，且同一个key值下，value的值非常多，每次新的value值到来都要使用RocksDB的merge()操作；触发计算时需要将该key值下所有的value值读出。
原因分析 由于窗口使用自定义窗口，这时窗口的状态使用ListState，且同一个key值下，value的值非常多，每次新的value值到来都要使用RocksDB的merge()操作；触发计算时需要将该key值下所有的value值读出。
原因分析 由于窗口使用自定义窗口，这时窗口的状态使用ListState，且同一个key值下，value的值非常多，每次新的value值到来都要使用RocksDB的merge()操作；触发计算时需要将该key值下所有的value值读出。
经验总结 使用mapPartitions，按每个分区计算结果 如果每条记录的开销太大，例： rdd.map{x=>conn=getDBConn;conn.write(x.toString);conn.close} 则可以使用MapPartitions，按每个分区计算结果，如： rdd.mapPartitions
计算结果，并进行打印。 方案架构 Spark Streaming是一种构建在Spark上的实时计算框架，扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。当前Spark支持两种数据处理方式：Direct Streaming和Receiver。
经验总结 使用mapPartitions，按每个分区计算结果 如果每条记录的开销太大，例： rdd.map{x=>conn=getDBConn;conn.write(x.toString);conn.close} 则可以使用MapPartitions，按每个分区计算结果，如 rdd.mapPartitions
基于某些业务要求，开发的Spark应用程序实现如下功能： 实时累加计算每个单词的记录总数。
经验总结 使用mapPartitions，按每个分区计算结果 如果每条记录的开销太大，例 rdd.map{x=>conn=getDBConn;conn.write(x.toString);conn.close} 则可以使用MapPartitions，按每个分区计算结果，如 rdd.mapPartitions
基于某些业务要求，开发的Spark应用程序实现如下功能： 实时累加计算每个单词的记录总数。
基于某些业务要求，开发的Spark应用程序实现如下功能： 实时累加计算每个单词的记录总数。
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原因分析 由于窗口使用自定义窗口，这时窗口的状态使用ListState，且同一个key值下，value的值非常多，每次新的value值到来都要使用RocksDB的merge()操作；触发计算时需要将该key值下所有的value值读出。
基于某些业务要求，开发的Spark应用程序实现如下功能： 实时累加计算每个单词的记录总数。
原因分析 由于窗口使用自定义窗口，这时窗口的状态使用ListState，且同一个key值下，value的值非常多，每次新的value值到来都要使用RocksDB的merge()操作；触发计算时需要将该key值下所有的value值读出。
CDC场景下Hudi读写表需要开启Changelog CDC场景下为保障Flink计算的准确，需要在Hudi表中保留+I、+U、-U、-D。所以同一个Hudi表在写入、流读时都需要开启Changelog。 父主题： Flink on Hudi开发规范
计算出代价最小的一个计划，作为最终的顺序优化结果。 代价的具体计算方法： 当前版本，代价的衡量基于Join出来的数据条数：Join出来的条数越少，代价越小。Join条数的多少，取决于参与Join的表的选择率。表的数据条数，取自表级别的统计信息。
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