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以根据接收到的元素生成不同的Watermark。 提供迭代的能力 表9 提供迭代的能力的相关接口 API 说明 public IterativeStream<T> iterate() 在流(flow)中创建一个带反馈的循环，通过重定向一个operator的输出到之前的operator。
快速开发Flink应用 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pi
列表，单击指定的集群名称，进入集群信息页面。 如需给其他用户开通访问Manager的权限，请执行6～9，添加对应用户访问公网的IP地址为可信范围。 单击弹性公网IP后边的“添加安全组规则”如图1所示。 图1 集群详情页面 进入“添加安全组规则”页面，添加需要开放权限用户访问公网的IP地址
单击集群名称，进入集群详情页面。 在集群详情页的“概览”页签，单击“IAM用户同步”右侧的“同步”进行IAM用户同步。 在集群详情页的“概览”页签，单击委托右侧的“管理委托”选择创建的委托名称，例如“mrs_ecs_obs”，单击“确定”进行绑定。 图3 绑定委托 为Guardian组件配置访问OBS权限
afka的监控指标“未完全同步的Partition总数”进行查看。 Kafka滚动重启过程中，建议设置客户端Producer的配置参数“acks”的值为“-1”（配置方式和其他Producer配置参数的配置方式一致），否则在逐个重启Broker实例的瞬间有丢失少量数据的风险。设置
该配置指定了表上并发操作过程中所要求的锁的类型。 有以下几种类型锁实现方式： LOCALLOCK：基于本地文件系统的文件来创建的锁。该锁只适用于一台机器上只运行一个Spark Driver（或者JDBCServer）的情况。 HDFSLOCK：基于HDFS文件系统上的文件来创建的锁。该锁适用于集群
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 To Live：生存时间），为了保证Join的准确性，需要将表级别的TTL设置为较长时间的过期时间，此时状态后端中保存了大量的已经过期的数据，给状态后端造成了较大的压力。
该配置指定了表上并发操作过程中所要求的锁的类型。 有以下几种类型锁实现方式： LOCALLOCK：基于本地文件系统的文件来创建的锁。该锁只适用于一台机器上只运行一个Spark Driver（或者JDBCServer）的情况。 HDFSLOCK：基于HDFS文件系统上的文件来创建的锁。该锁适用于集群
不需要配置互信。 主备集群上的时间必须一致，而且主备集群上的NTP服务必须使用同一个时间源。 规划好恢复数据保存表的数据库，数据表在HDFS的保存位置，以及访问恢复数据的用户清单。 检查ClickHouse备份文件保存路径。 停止ClickHouse的上层应用。 主备集群中，从远
SQL中查询表格大于10张时，查询结果排序与实际的排序不符。 JobGateway提交的SparkSql/SparkScript同名列作业展示的结果不正确。 JobBalance连接数监控为空。 管控面提交Spark作业Jar包所在的桶与业务桶使用同一个时，长时间运行后访问obs 403。
已创建好集群，并准备pem格式的密钥文件或创建集群时的密码。 用户本地环境可以访问互联网。 登录MRS管理控制台，选择“现有集群”。 单击指定名称的MRS集群。 记录集群的“安全组” 。 为集群Master节点的安全组添加一条需要访问MRS集群的IP地址的入规则，允许指定来源的数据访问端口“22”。
在聚合函数中，FILTER是更符合SQL标准用于过滤的语法，并且能获得更多的性能提升。FILTER是用于聚合函数的修饰符，用于限制聚合中使用的值。 【示例】在某些场景下需要从不同维度来统计UV，如Android中的UV，iPhone中的UV，Web中的UV和总UV，这时可能会使用如下CASE
afka的监控指标“未完全同步的Partition总数”进行查看。 Kafka滚动重启过程中，建议设置客户端Producer的配置参数“acks”的值为“-1”（配置方式和其他Producer配置参数的配置方式一致），否则在逐个重启Broker实例的瞬间有丢失少量数据的风险。设置
主备集群必须已配置跨集群拷贝。 主备集群上的时间必须一致，而且主备集群上的NTP服务必须使用同一个时间源。 必须在主备集群的所有节点的hosts文件中，配置主备集群所有机器的机器名与业务IP地址的对应关系。 若主集群的客户端安装在集群外的节点上，也需在该节点的hosts文件中配置主备集群所有机器的机器名与业务IP地址的对应关系。
store以及数据库，支持对于可变状态的细粒度更新，这一点要求集群需要对数据或者日志的更新进行备份来保障容错性。这样就会给数据密集型的工作流带来大量的IO开销。而对于RDD来说，它只有一套受限制的接口，仅支持粗粒度的更新，例如map，join等等。通过这种方式，Spark只需要简单的记录建立数据的转换操作的
enabled为true时，是否压缩记录的事件。 false EventLog的周期清理 JobHistory上的Event log是随每次任务的提交而累积的，任务提交的次数多了之后会造成太多文件的存放。Spark提供了周期清理Evnet log的功能，用户可以通过配置开关和相应的清理周期参数来进行控制。
enabled为true时，是否压缩记录的事件。 false EventLog的周期清理 JobHistory上的Event log是随每次任务的提交而累积的，任务提交的次数多了之后会造成太多文件的存放。Spark提供了周期清理Evnet log的功能，用户可以通过配置开关和相应的清理周期参数来进行控制。
在实际应用中，很多场景是查询某一个列值为“XXX”的数据。HBase提供了Filter特性去支持这样的查询，它的原理是：按照RowKey的顺序，去遍历所有可能的数据，再依次去匹配那一列的值，直到获取到所需要的数据。可以看出，可能只是为了获取一行数据，它却扫描了很多不必要的数据。因此，如果对于这样的查询请求非常频繁
主备集群必须已配置跨集群拷贝，请参见启用MRS集群间拷贝功能。 主备集群上的时间必须一致，而且主备集群上的NTP服务必须使用同一个时间源。 规划好恢复数据保存表的数据库，数据表在HDFS的保存位置，以及访问恢复数据的用户清单。 检查Hive备份文件保存路径。 停止Hive的上层应用。 恢复Hive业务数据 在FusionInsight
时间轴显示时间窗开始和结束时间不是必须要提供的。当不提供这类参数时，时间轴显示时间窗开始时间会被定义为整个查询结果集中最小的时间戳，时间轴显示时间窗结束时间会被定义为整个查询结果集中最大的时间戳。 滑动步长参数也不是必须的。当不提供滑动步长参数时，滑动步长会被设定为划分时间轴的时间间隔。 三类参数的关系可见下图： 需
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