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Spark支持使用Scala、Java和Python语言进行程序开发，由于Spark本身是由Scala语言开发出来的，且Scala语言具有简洁易懂的特性，推荐用户使用Scala语言进行Spark应用程序开发。 按不同的语言分类，Spark的API接口如表1所示。 表1 Spark API接口 接口类型
from KafkaSource; 在作业管理界面右边的基础参数中勾选开启CheckPoint，“时间间隔(ms)”根据实际需求填写合适的值，推荐配置的时间间隔取值范围为30000~60000。 单击“语义校验”对输入内容进行语义校验，单击“保存”，单击“提交”提交作业。 Kafka侧操作。
表示在RegionServer上启动的RPC侦听器实例数。如果设置过高会导致激烈线程竞争，如果设置过小，请求将会在RegionServer长时间等待，降低处理能力。根据资源情况，适当增加处理线程数。 建议根据CPU的使用情况，可以选择设置为100至300之间的值。 200 hbase.hregion.max.filesize
run模式，推荐使用export HBASE_CONF_DIR=hbase的配置目录，例如：export HBASE_CONF_DIR=/opt/hbaseconf。 如果使用Flink run-application模式，则有如下两种方式。 在建表语句中添加如下配置（推荐） 表1 相关配置
文件的owner需要为执行命令的用户。 当前用户需要对该文件有读、写权限。 当前用户需要对该文件的目录有执行权限。 由于load操作会将该文件移动到表对应的目录中，所以要求当前用户需要对表的对应目录有写权限。 要求文件的格式与表指定的存储格式相同。如创建表时指定stored as r
服务 > Yarn > 实例 > ResourceManager（对应上报告警实例主机名）”，单击图表区域右上角的下拉菜单，选择“定制 > 资源”，勾选“ResourceManager内存使用率”。查看非堆内存使用情况。 图1 定制ResourceManager内存使用率 查看Re
DBCServer在启动的时候，会启动一个sparkSQL的应用程序，而通过JDBC连接进来的客户端共同分享这个sparkSQL应用程序的资源，也就是说不同的用户之间可以共享数据。JDBCServer启动时还会开启一个侦听器，等待JDBC客户端的连接和提交查询。所以，在配置JDB
服务 > Yarn > 实例 > ResourceManager（对应上报告警实例主机名）”，单击图表区域右上角的下拉菜单，选择“定制 > 资源”，勾选“ResourceManager内存使用率”。查看堆内存使用情况。 图1 定制ResourceManager内存使用率 查看Res
20或者192.168.1.*。 Policy Label 为当前策略指定一个标签，可以根据这些标签搜索报告和筛选策略。 Resource Path 资源路径，配置当前策略适用的HDFS路径文件夹或文件，可填写多个值，支持使用通配符“*”（例如“/test/*”）。 如需子目录继承上级目录权限，可打开递归开关按钮。
addResource(new Path(userdir + "hbase-site.xml"), false); } [1]userdir获取的是编译后资源路径下conf目录的路径。初始化配置用到的core-site.xml、hdfs-site.xml、hbase-site.xml文件，需要放
addResource(new Path(userdir + "hbase-site.xml"), false); } [1]userdir获取的是编译后资源路径下conf目录的路径。初始化配置用到的core-site.xml、hdfs-site.xml、hbase-site.xml文件，需要放
DBCServer在启动的时候，会启动一个sparkSQL的应用程序，而通过JDBC连接进来的客户端共同分享这个sparkSQL应用程序的资源，也就是说不同的用户之间可以共享数据。JDBCServer启动时还会开启一个侦听器，等待JDBC客户端的连接和提交查询。所以，在配置JDB
HetuEngine跨域功能示意 跨域关键技术和优势 无单点瓶颈：HSFabric可进行水平扩展，多通道并行传输，速率最大化，跨地域延迟不再成为瓶颈。 更好地计算资源利用：将数据压缩，序列化的任务下推到Worker并行计算。 高效序列化：优化数据序列化格式，同等数据量级下，更低的数据传输量。 流式传输：基于HTTP
通过limit限制查询返回的数据量，节省计算资源、减少网络开销。 如果返回的数据量过大，客户端有可能出现内存溢出等服务异常。 对于前端使用ClickHouse的场景，如果要查询的数据量比较大，建议每次可适当地进行分页查询返回数据，以减少查询数据量对网络带宽和计算资源的占用。 【不做limit限制】
[same as value] 描述：返回value的算术右移值，当shift小于64位时，返回结果与bitwise_right_shift一样，当移动位数达到或者超过64位时，value是正数时返回0，负数时返回-1： SELECT bitwise_right_shift_arithmetic(
values) 插入一个Record，一个Record是一个设备一个时间戳下多个测点的数据。服务器需要做类型推断，可能会有额外耗时。 void insertTablet(Tablet tablet) 插入一个Tablet，Tablet是一个设备若干行非空数据块，每一行的列都相同。 void
往该表写入一条数据。 void put(List<Put> puts) 往该表写入一批数据。 void close() 释放该Table对象持有的资源。 表1和表2只列举了部分常用的方法。 父主题： HBase对外接口介绍
Unique模型针对需要唯一主键约束的场景，可以保证主键唯一性约束。但是无法利用ROLLUP等预聚合带来的查询优势。 对于聚合查询有较高性能需求的用户，推荐使用写时合并实现。 Unique模型仅支持整行更新，如果用户既需要唯一主键约束，又需要更新部分列（例如将多张源表导入到一张Doris表的场
20或者192.168.1.*。 Policy Label 为当前策略指定一个标签，可以根据这些标签搜索报告和筛选策略。 Resource Path 资源路径，配置当前策略适用的HDFS路径文件夹或文件，可填写多个值，支持使用通配符“*”（例如“/test/*”）。 如需子目录继承上级目录权限，可打开递归开关按钮。
往该表写入一条数据。 void put(List<Put> puts) 往该表写入一批数据。 void close() 释放该Table对象持有的资源。 表1和表2只列举了部分常用的方法。 父主题： HBase对外接口介绍
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