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Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境。 DataStream：Flink用特别的类DataStream来表示程序中的流式数据。用户可以认为它们是含有重复数据的不可修改的集合(collection)，DataStream中元素的数量是无限的。
Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境。 DataStream：Flink用特别的类DataStream来表示程序中的流式数据。用户可以认为它们是含有重复数据的不可修改的集合(collection)，DataStream中元素的数量是无限的。
本节介绍Spark使用过程中的常用配置项。以特性为基础划分子章节，以便用户快速搜索到相应的配置项。如果用户使用MRS集群，本节介绍的参数大部分已经适配好，用户无需再进行配置。少数需要用户根据实际场景配置的参数，请参见快速配置Spark参数。 配置Stage失败重试次数 Spark任务在遇到F
本节介绍Spark使用过程中的常用配置项。以特性为基础划分子章节，以便用户快速搜索到相应的配置项。如果用户使用MRS集群，本节介绍的参数大部分已经适配好，用户无需再进行配置。少数需要用户根据实际场景配置的参数，请参见快速配置参数。 配置Stage失败重试次数 Spark任务在遇到FetchF
Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境。 DataStream：Flink用特别的类DataStream来表示程序中的流式数据。用户可以认为它们是含有重复数据的不可修改的集合(collection)，DataStream中元素的数量是无限的。
配置ClickHouse冷热分离 本章节仅适用于MRS 3.3.1及之后版本。 操作场景 ClickHouse基于开源ClickHouse的multi-volume storage特性，允许将ClickHouse表存储在包含多个设备的卷当中。通过在volume中定义不同类型的磁盘
Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境。 DataStream：Flink用类DataStream来表示程序中的流式数据。用户可以认为它们是含有重复数据的不可修改的集合(collection)，DataStream中元素的数量是无限的。
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in the midst问题。 解决Hudi的schema evolution和历史版本不兼容问题。 解决Fink无法读取低版本Spark用bulk insert方式写入的timestamp类型数据的精度问题。 解决mor表delete数据，下游Flink读任务失败问题。 解决F
荐使用“subnet_id”。 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 components 是 String 参数解释： 组件名称列表，用逗号分隔。支持的组件请参见获取MRS集群信息页面的“MRS服务支持的组件”内容。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及
9092, <domain>可以参考$KAFKA_HOME/config/consumer.properties文件，<protocol>用null代替，<service>为kafka。 提交Python语言开发的应用程序 在工程目录下执行mvn package命令生成jar包，
约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 parameters 否 String 参数解释： 自定义自动化脚本参数。多个参数间用空格隔开。可以传入以下系统预定义参数： ${mrs_scale_node_num}：扩缩容节点数 ${mrs_scale_type}：扩缩容
荐使用“subnet_id”。 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 components 是 String 参数解释： 组件名称列表，用逗号分隔。支持的组件请参见获取MRS集群信息页面的“MRS服务支持的组件”内容。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及
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