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据指导完成客户端的安装和配置。 准备本地应用开发环境 准备连接集群配置文件 准备工程 Flink提供了样例程序，您可以导入样例工程进行程序学习。或者您可以根据指导，新建一个Flink工程。 导入并配置Flink样例工程 准备安全认证 如果您使用的是安全集群，需要进行安全认证。 准备Flink安全认证
Flink客户端，请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备本地应用开发环境 准备工程 Flink提供了样例程序，您可以导入样例工程进行程序学习。或者您可以根据指导，新建一个Flink工程。 导入并配置Flink样例工程 准备安全认证 如果您使用的是安全集群，需要进行安全认证。 配置Flink应用安全认证
准备Spark本地应用开发环境 准备连接集群配置文件 应用程序开发或运行过程中，需通过集群相关配置文件信息连接MRS集群，配置文件通常包括集群组件信息文件以及用于安全认证的用户文件，可从已创建好的MRS集群中获取相关内容。 准备Spark连接集群配置文件 配置并导入样例工程 Spa
IDEA工具，同时本地需完成JDK、Maven等初始配置。 准备连接集群配置文件 应用程序开发或运行过程中，需通过集群相关配置文件信息连接MRS集群，配置文件通常包括用于安全认证的用户文件，可从已创建好的MRS集群中获取相关内容。 用于程序调测或运行的节点，需要与MRS集群内节点网络互通。 配置并导入样例工程
Spark应用开发流程介绍 Spark包含Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming三个组件，其应用开发流程相同。 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Spark应用程序开发流程 表1 Spark应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在
IDEA工具，同时本地需完成JDK、Maven等初始配置。 准备连接集群配置文件 应用程序开发或运行过程中，需通过集群相关配置文件信息连接MRS集群，配置文件通常包括用于安全认证的用户文件，可从已创建好的MRS集群中获取相关内容。 用于程序调测或运行的节点，需要与MRS集群内节点网络互通。 配置并导入样例工程
IDEA工具，同时本地需完成JDK、Maven等初始配置。 准备连接集群配置文件 应用程序开发或运行过程中，需通过集群相关配置文件信息连接MRS集群，配置文件通常包括用于安全认证的用户文件，可从已创建好的MRS集群中获取相关内容。 用于程序调测或运行的节点，需要与MRS集群内节点网络互通。 配置并导入样例工程
nteger。 统计学函数 二项分布的置信区间有多种计算公式，最常见的是["正态区间"]，但是，它只适用于样本较多的情况（np > 5且n(1 - p) > 5），对于小样本，它的准确性很差。于是采用威尔逊区间： z —— 正态分布，均值+ z * 标准差置信度。 z = 1.96，置信度为95%
可查看Hive表各列字段的信息，并手动添加描述信息，注意此处添加的描述信息并不是Hive表中的字段注释信息（comment）。 单击“样本”可浏览数据。 管理Hive元数据表 单击左侧列表中的可在数据库中根据上传的文件创建一个新表，也可手动创建一个新表。 Hue界面主要用于文件、表等数据
Spark应用程序开发流程 Spark包含Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming三个组件，其应用开发流程都是相同的。 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Spark应用程序开发流程 表1 Spark应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在
txt文件在Alluxio中，各参数含义为文件的大小、是否被持久化、创建日期、Alluxio中这个文件的缓存占比、文件名。 使用cat命令打印文件的内容。 alluxio fs cat /test_input.txt 命令执行后回显： Test Alluxio Alluxio中的挂载功能 A
（关系型数据导入）、Kafka（高可靠消息队列），支持各种数据源导入数据到大数据集群中。使用云数据迁移云服务也可以将外部数据导入至MRS集群中。 数据存储 MRS支持结构化和非结构化数据在集群中的存储，并且支持多种高效的格式来满足不同计算引擎的要求。 HDFS是大数据上通用的分布式文件系统。
DataFrame：分布式数据集。DataFrame等效于SparkSQL中的关系表，可被SQLContext中的方法创建。 pyspark.sql.DataFrameNaFunctions：DataFrame中处理数据缺失的函数。 pyspark.sql.DataFrameStat
DataFrame：分布式数据集。DataFrame等效于SparkSQL中的关系表，可被SQLContext中的方法创建。 pyspark.sql.DataFrameNaFunctions：DataFrame中处理数据缺失的函数。 pyspark.sql.DataFrameStat
DataFrame：分布式数据集。DataFrame等效于SparkSQL中的关系表，可被SQLContext中的方法创建。 pyspark.sql.DataFrameNaFunctions：DataFrame中处理数据缺失的函数。 pyspark.sql.DataFrameStat
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配置物化视图推荐能力 自动学习并推荐对业务最有价值的物化视图SQL，使在线查询效率获得倍数提升，同时有效降低系统负载压力 配置HetuEngine物化视图推荐能力 配置物化视图缓存能力 可将多次执行并改写后的SQL保存到缓存中，再次执行这条SQL时会直接从缓存中获取改写后的SQL，而不是重新对SQL进行改写，提高查询效率
用户可以通过JDBC/Session将来自设备传感器上采集的时序数据和服务器负载、CPU内存等系统状态数据、消息队列中的时序数据、应用程序的时序数据或者其他数据库中的时序数据导入到本地或者远程的IoTDB中。用户还可以将上述数据直接写成本地（或位于HDFS上）的TsFile文件。 用户可以将TsFil
主机D状态进程数超过阈值（2.x及以前版本） 告警解释 系统每30秒周期性检测主机中omm用户D状态进程数，并把实际进程数和阈值相比较。主机D状态进程数默认提供一个阈值。当检测到进程数超出阈值时产生该告警。 当主机中omm用户D状态进程数小于或等于阈值时，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别
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