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数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 ： Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性能可以达到JavaS
Spark Core数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 ： Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性
Spark Core数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 ： Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性
OFFSET NON ALIGN 支持值过滤 支持时间过滤 UDF查询目前不支持对对齐时间序列“(Aligned Timeseries)”进行查询，若在SELECT子句中选择的序列中包含对齐时间序列时，会提示错误。 带“*”查询 假定现在有时间序列“root.sg.d1.s1”和“root
OFFSET NON ALIGN 支持值过滤 支持时间过滤 UDF查询目前不支持对对齐时间序列“(Aligned Timeseries)”进行查询，若在SELECT子句中选择的序列中包含对齐时间序列时，会提示错误。 带“*”查询 假定现在有时间序列“root.sg.d1.s1”和“root
使用广播变量 操作场景 Broadcast（广播）可以把数据集合分发到每一个节点上，Spark任务在执行过程中要使用这个数据集合时，就会在本地查找Broadcast过来的数据集合。如果不使用Broadcast，每次任务需要数据集合时，都会把数据序列化到任务里面，不但耗时，还使任务变得很大。
配置Spark Core广播变量 操作场景 Broadcast（广播）可以把数据集合分发到每一个节点上，Spark任务在执行过程中要使用这个数据集合时，就会在本地查找Broadcast过来的数据集合。如果不使用Broadcast，每次任务需要数据集合时，都会把数据序列化到任务里面，不但耗时，还使任务变得很大。
管理CDL ENV变量 操作场景 如果需要将数据抓取至Hudi或者从Hudi抓取数据时，请执行该章节操作创建Hudi环境变量并进行管理。 前提条件 开启Kerberos认证的集群需已参考CDL用户权限管理创建具有CDL管理操作权限的用户。 操作步骤 使用具有CDL管理操作权限的用
配置Spark Core广播变量 操作场景 Broadcast（广播）可以把数据集合分发到每一个节点上，Spark任务在执行过程中要使用这个数据集合时，就会在本地查找Broadcast过来的数据集合。如果不使用Broadcast，每次任务需要数据集合时，都会把数据序列化到任务里面，不但耗时，还使任务变得很大。
快速使用IoTDB IoTDB是针对时间序列数据收集、存储与分析一体化的数据管理引擎。它具有体量轻、性能高、易使用的特点，支持对接Hadoop与Spark生态，适用于工业物联网应用中海量时间序列数据高速写入和复杂分析查询的需求。 背景信息 假定某某集团旗下有3个生产线，每个生产线
OpenTSDB是一个基于HBase的分布式、可伸缩的时间序列数据库。OpenTSDB的设计目标是用来采集大规模集群中的监控类信息，并可实现数据的秒级查询，解决海量监控类数据在普通数据库中查询存储的局限性。 OpenTSDB由时间序列守护进程（TSD）和一组命令行实用程序组成。与Op
用户应根据自己的数据规模和使用场景，平衡存储文件的存储组设置，以达到更好的系统性能。 时间序列 时间序列是IoTDB中的核心概念。时间序列可以被看作产生时序数据的传感器所在的完整路径，在IoTDB中所有的时间序列必须以root开始、以传感器作为结尾。 IoTDB样例工程介绍 MRS样例工程获取地址为https://github
用户应根据自己的数据规模和使用场景，平衡存储文件的存储组设置，以达到更好的系统性能。 时间序列 时间序列是IoTDB中的核心概念。时间序列可以被看作产生时序数据的传感器所在的完整路径，在IoTDB中所有的时间序列必须以root开始、以传感器作为结尾。 IoTDB样例工程介绍 MRS样例工程获取地址为https://github
时间]） 收费站2->收费站4->收费站5， （车牌号1，[收费站2时间，收费站4时间，收费站5时间]） 把通过相同收费站序列的车辆聚合，如下： 收费站3->收费站2->收费站4，[（车牌号1，[收费站3时间，收费站2时间，收费站4时间]），（车牌号2，[收费站3时间，收费站2时
基本概念 data point：时间序列数据点，包括metric、timestamp、value和tag。表示某个metric在某个时间点的数值。 metric：指标项。例如，在系统监控中的CPU使用率、内存、IO等指标。 timestamp：UNIX时间戳（自Epoch以来的秒或毫秒），即value产生的时间。
多流Join场景支持配置表级别的TTL时间 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 在Flink双流Join场景下，如果Join的左表和右表其中一个表数据变化快，需要较短时间的过期时间，而另一个表数据变化较慢，需要较长时间的过期时间。目前Flink只有表级别的TTL（Time
Streaming Context启动时，若应用设置了checkpoint，则需要对应用中的DStream checkpoint对象进行序列化，序列化时会用到dstream.context。 dstream.context是Streaming Context启动时从output S
IDEA开始样例学习。 前提条件 确保本地PC的时间与集群的时间差要小于5分钟，若无法确定，请联系系统管理员。集群的时间可通过FusionInsight Manager页面右下角查看。 操作场景 ClickHouse针对多个场景提供样例工程，帮助客户快速学习ClickHouse工程。
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Streaming Context启动时，如果应用设置了checkpoint，则需要对应用中的DStream checkpoint对象进行序列化，序列化时会用到dstream.context。 dstream.context是Streaming Context启动时从output S
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