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stream.context。 dstream.context是Streaming Context启动时从output Streams反向查找所依赖的DStream，逐个设置context。如果Spark Streaming应用创建1个输入流，但该输入流无输出逻辑时，则不会给它设
stream.context。 dstream.context是Streaming Context启动时从output Streams反向查找所依赖的DStream，逐个设置context。若Spark Streaming应用创建1个输入流，但该输入流无输出逻辑时，则不会给它设置
同分布（Colocation）功能是将存在关联关系的数据或可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性，将那些需进行关联操作的文件存放在相同数据节点上，在进行关联操作计算时避免了到别的数据节点上获取数据，大大降低网络带宽的占用。 在使用Colocation功能之前，建议用户
同分布（Colocation）功能是将存在关联关系的数据或可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性，将那些需进行关联操作的文件存放在相同数据节点上，在进行关联操作计算时避免了到别的数据节点上获取数据，大大降低网络带宽的占用。 在使用Colocation功能之前，建议用户
务2会不定时收到1条消息记录，消息记录该用户的名字、职业信息。实现实时的以根据业务2中消息记录的用户名字作为关键字，对两个业务数据进行联合查询的功能。 FlinkStreamSqlJoinScalaExample flink-sql 使用客户端通过jar作业提交SQL作业的应用开发示例。
同分布（Colocation）功能是将存在关联关系的数据或可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性，将那些需进行关联操作的文件存放在相同数据节点上，在进行关联操作计算时避免了到别的数据节点上获取数据，大大降低网络带宽的占用。 在使用Colocation功能之前，建议用户
务2会不定时收到1条消息记录，消息记录该用户的名字、职业信息。实现实时的以根据业务2中消息记录的用户名字作为关键字，对两个业务数据进行联合查询的功能。 FlinkStreamSqlJoinScalaExample flink-sql 使用客户端通过jar作业提交SQL作业的应用开发示例。
同分布（Colocation）功能是将存在关联关系的数据或可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性，将那些需进行关联操作的文件存放在相同数据节点上，在进行关联操作计算时避免了到别的数据节点上获取数据，大大降低网络带宽的占用。 在使用Colocation功能之前，建议用户
机名信息，如未包含，需要手动复制解压目录下的“hosts”文件中的内容到客户端所在节点的hosts文件中，确保本地机器能与集群各主机在网络上互通。 （可选）若运行Python作业，需额外配置如下：(适用于MRS 3.3.0及以后版本） 使用root用户登录flink客户端安装节点
勾选“examples”的“读”、“写”、“执行”和“递归”。 选择“待操作集群的名称 > Hive > Hive读写权限”，勾选“default”的 “查询”、“插入”、“建表”、“递归”。单击“确定”保存。 编辑角色，在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > Yarn > 调度队列
配置HDFS详细参数。 复制解压目录下的“hosts”文件中的内容到本地hosts文件中，确保本地机器能与解压目录下“hosts”文件中所列出的各主机在网络上互通。 在本实践中，需要确保本地环境与MRS集群所在网络平面互通，通常可以通过绑定EIP的方式访问MRS集群，具体操作请参考配置Windows通过EIP访问集群HDFS。
确保本地环境的时间与MRS集群的时间差要小于5分钟，若无法确定，请联系系统管理员。MRS集群的时间可通过FusionInsight Manager页面右下角查看。 已准备开发环境及MRS集群相关配置文件，详情请参考准备Spark连接集群配置文件。 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程，获取样例
确保本地环境的时间与MRS集群的时间差要小于5分钟，若无法确定，请联系系统管理员。MRS集群的时间可通过FusionInsight Manager页面右下角查看。 已准备开发环境及MRS集群相关配置文件，详情请参考准备Spark连接集群配置文件。 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程，获取样例
能的高低直接影响到了整个程序的运行效率。 下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图3 算法流程 概念上shuffle就是一个沟通数据连接的桥梁，实际上shuffle这一部分是如何实现的呢，下面就以Spark为例讲一下shuffle在Spark中的实现。 Shuffl
"<>|;&,'`!{}[]$%+ 不能超过255个字节 默认取值： 不涉及 offset 否 String 参数解释： 分页参数，表示从该偏移量开始查询文件列表。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 1 limit 否 String 参数解释： 分页参数，列表当前分页的数量限制。
二和周六7:00~13:00期间，需要Task节点的数量范围是5~8个，其他时间需要Task节点数量是2~4个。 因此可以在资源计划的基础上，设置基于负载的弹性伸缩规则，以实现当数据量超出预期后，Task节点数量可以在资源计划规定的范围内根据负载情况进行浮动，但不会超出该规定范围
SparkPython：该类型作业将转换为SparkSubmit类型提交，MRS控制台界面的作业类型展示为SparkSubmit，通过接口查询作业列表信息时作业类型请选择SparkSubmit。 HiveScript HiveSql DistCp，导入、导出数据。 SparkScript
id=hoodie-delta-streamer offset.rang.limit=10000 指定HoodieDeltaStreamer执行参数（具体参数配置，请查看官网https://hudi.apache.org/ ）执行如下命令： spark-submit --master yarn --jars
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