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配置参数 在Spark客户端的“{客户端安装目录}/Spark/spark/conf/spark-defaults.conf”配置文件中进行设置，修改如下参数： 参数 说明 默认值 spark.sql.keep.distinct.expandThreshold 由cube等引起的数
如图1所示。 图1 小文件合并 操作步骤 要启动小文件优化，在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数介绍 参数 描述 默认值 spark.sql.files.maxPartitionBytes 在读取文件时，将单个分区打包的最大字节数。
如图1所示。 图1 小文件合并 操作步骤 要启动小文件优化，在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数介绍 参数 描述 默认值 spark.sql.files.maxPartitionBytes 在读取文件时，将单个分区打包的最大字节数。
paction执行合并的过程必须和实时任务解耦，通过周期调度Spark任务来完成异步Compaction，这个方案的关键之处在于如何合理的设置这个周期，周期如果太短意味着Spark任务可能会空跑，周期如果太长可能会积压太多的Compaction Plan没有去执行而导致Spark
kafka.example.Old_Consumer类中，作用在于订阅指定Topic的消息。（注意：旧Consumer API仅支持访问未设置ACL的Topic，安全接口说明见Kafka安全接口介绍） 样例代码 Old Consumer API线程run方法中的消费逻辑。 /**
数介绍。 表1 参数说明 参数 说明 --connect 指定JDBC连接的URL，格式为：jdbc:mysql://MySQL数据库IP地址:MySQL的端口/数据库名称。 --username 连接MySQL数据库的用户名。 -password 连接MySQL数据库的用户密码
mapreduce.examples.FemaleInfoCollector <inputPath> <outputPath> 此命令包含了设置参数和提交job的操作，其中<inputPath>指HDFS文件系统中input的路径，<outputPath>指HDFS文件系统中output的路径。
format] 使用示例 --查看ClickHouse集群信息 select * from system.clusters; --显示当前节点设置的宏 select * from system.macros; --查看数据库容量 select sum(rows) as "总行数",
automatic默认为true)。 Archive操作并不是每次写数据时都会触发，至少需要满足以下两个条件： Hudi表满足hoodie.keep.max.commits设置的阈值。如果是Flink写hudi至少提交的checkpoint要超过这个阈值；如果是Spark写hudi，写Hudi的次数要超过这个阈值。
指本地文件系统中文件路径，每个节点都需要放一份/opt/log1.txt和/opt/log2.txt。可以默认，也可以设置。 <windowTime> 指窗口时间大小，以分钟为单位。可以默认，也可以设置。 运行向Kafka生产并消费数据样例程序（Scala和Java语言）。 生产数据的执行命令启动程序。
mapreduce.examples.FemaleInfoCollector <inputPath> <outputPath> 此命令包含了设置参数和提交job的操作，其中<inputPath>指HDFS文件系统中input的路径，<outputPath>指HDFS文件系统中output的路径。
inux运行环境中运行。 前提条件 Linux环境已安装JDK，版本号需要和IntelliJ IDEA导出Jar包使用的JDK版本一致，并设置好Java环境变量。 编译并运行程序 在IDEA中右侧单击“Maven”，展开“Lifecycle”，双击“package”，对当前工程进行打包。
SavePoint Savepoint是指允许用户在持久化存储中保存某个checkpoint，以便用户可以暂停自己的任务进行升级。升级完后将任务状态设置为savepoint存储的状态开始恢复运行，保证数据处理的延续性。 父主题： Flink应用开发概述
数据文件。 容量规格 ConfigNode容量规格 当创建新的存储组时，IoTDB默认为该存储组分配10000个槽位，数据写入时根据写入的设备名和时间值，分配或创建一个data region并挂载在某个槽位上。所以ConfigNode的内存容量占用跟存储组个数和该存储组持续写入的时间相关。
inux运行环境中运行。 前提条件 Linux环境已安装JDK，版本号需要和IntelliJ IDEA导出Jar包使用的JDK版本一致，并设置好Java环境变量。 编译并运行程序 在IDEA中右侧单击“Maven”，展开“Lifecycle”，双击“package”，对当前工程进行打包。
<checkPointDir>为checkPoint目录。 * <topics>为Kafka中订阅的主题，多以逗号分隔。 * <brokers>为获取元数据的Kafka地址。 */ object DstreamKafkaWriterTest1 { def main(args: Array[String])
JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(sparkConf, batchDuration); // 设置Streaming的CheckPoint目录 if (!"nocp".equals(checkPointDir)) {
env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置并发度 env.setParallelism(1); // 解析运行参数 ParameterTool
split(","); assert filePaths.length > 0; // windowTime设置窗口时间大小，默认2分钟一个窗口足够读取文本内的所有数据了 final int windowTime = ParameterTool
选择“现有集群”，选中一个运行中的集群并单击集群名称，进入集群信息页面。 在集群详情页，单击“租户管理”。 单击“资源池”页签。 单击“添加资源池”。 在“添加资源池”设置资源池的属性。 “名称”：填写资源池的名称。不支持创建名称为“default”的资源池。可包含数字、字母和下划线，且不能以下划线开头。 “
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