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(data: SplittableIterator[T]): DataStream[T] 获取用户定义的集合数据,作为输入并行流数据。 data是可被分割成多个partition的迭代数据体。 def generateSequence(from: Long, to: Long): DataStream[Long]
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(data: SplittableIterator[T]): DataStream[T] 获取用户定义的集合数据,作为输入并行流数据。 data是可被分割成多个partition的迭代数据体。 def generateSequence(from: Long, to: Long): DataStream[Long]
(data: SplittableIterator[T]): DataStream[T] 获取用户定义的集合数据,作为输入并行流数据。 data是可被分割成多个partition的迭代数据体。 def generateSequence(from: Long, to: Long): DataStream[Long]
获取用户定义的集合数据,作为输入并行流数据。 type为集合中元素的数据类型。 typeInfo为集合中根据元素数据类型获取的类型信息。 iterator为可被分割成多个partition的迭代数据体。 public <OUT> DataStreamSource<OUT> fromParallelCo
获取用户定义的集合数据,作为输入并行流数据。 type为集合中元素的数据类型。 typeInfo为集合中根据元素数据类型获取的类型信息。 iterator为可被分割成多个partition的迭代数据体。 public <OUT> DataStreamSource<OUT> fromParallelCo
获取用户定义的集合数据,作为输入并行流数据。 type为集合中元素的数据类型。 typeInfo为集合中根据元素数据类型获取的类型信息。 iterator为可被分割成多个partition的迭代数据体。 public <OUT> DataStreamSource<OUT> fromParallelCo
获取用户定义的集合数据,作为输入并行流数据。 type为集合中元素的数据类型。 typeInfo为集合中根据元素数据类型获取的类型信息。 iterator为可被分割成多个partition的迭代数据体。 public <OUT> DataStreamSource<OUT> fromParallelCo
子)对应一个Job,由并行计算的多个Task组成。 Stage 每个Job由多个Stage组成,每个Stage是一个Task集合,由DAG分割而成。 Task 承载业务逻辑的运算单元,是Spark平台上可执行的最小工作单元。一个应用根据执行计划以及计算量分为多个Task。 Spark原理
子)对应一个Job,由并行计算的多个Task组成。 Stage 每个Job由多个Stage组成,每个Stage是一个Task集合,由DAG分割而成。 Task 承载业务逻辑的运算单元,是Spark平台上可执行的最小工作单元。一个应用根据执行计划以及计算量分为多个Task。 Spark应用运行原理
对时序数据特征,进行强有力的数据编码和压缩能力,同时其自身的副本机制也保证了数据的安全,并与Apache Hadoop和Flink等进行了深度集成,可以满足工业物联网领域的海量数据存储、高速数据读取和复杂数据分析需求。 IoTDB基本原理 从零开始使用IoTDB Impala组件
ipFilter false 是否开启ip过滤。 ipFilter.rules - 定义N网络的ipFilters,多个主机或IP地址用逗号分割。ipFilter设置为“true”时,配置规则有允许和禁止两种,配置格式如下: ipFilterRules=allow:ip:127.*
ipFilter false 是否开启ip过滤。 ipFilter.rules - 定义N网络的ipFilters,多个主机或IP地址用逗号分割。ipFilter设置为“true”时,配置规则有允许和禁止两种,配置格式如下: ipFilterRules=allow:ip:127.*