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by字段作为去重唯一键。如果未指定主键，只指定了order by建表属性，去重键以order by字段为准。 数据去重的key需要提前在应用中进行sharding计算，保证相同的key会sharding到同一个shard，才能保证后续相同的key字段数据sharding到同一个shard进行数据的精确去重。
void start() 启动Spark Streaming计算。 void awaitTermination() 当前进程等待终止，如Ctrl+C等。 void stop() 终止Spark Streaming计算。 <T> JavaDStream<T> transform(java
nsport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=8000”，保存文件。 MapReduce为分布式计算框架，Map/Reduce任务启动所在的节点存在不确定性，建议将集群内NodeManager实例只保留一个运行，其他全部停止，以保证任务一
能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性是，将那些需进行关联操作的文件存放在相同的数据节点上，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的动作，大大降低了网络带宽的占用。 Client HDFS Client主要包括五种方式：JAVA API、C
套拆分成多个查询执行。 分区表select * 必须带上分区键 分区表查询select * 不带分区键，会Impala触发全表，极大地占用计算资源，非必要场景下请按分区查询。 父主题： Impala应用开发规范
对于*MergeTree引擎，支持配置跳数索引，即一种数据局部聚合的粗糙索引，对数据块创建索引，选择性的保留一部分原始数据（minmax、set）， 或者是保留计算后的中间数据（bloomfilter）。在查询时，选择忽略加载不会包含结果的数据块，从而达到加速查询的效果。 索引定义 INDEX index_name
84:2181” user 访问HetuServer的用户名，即在集群中创建的“人机”用户的用户名。 tenant 指定访问HetuEngine计算实例的租户资源队列。 jdbc_location 导入并配置HetuEngine Python3样例工程中获取的hetu-jdbc-XXX
以使用一个数据库表中的一列或多列，提供了快速随机查找和有效访问有序记录的基础。 协处理器 HBase提供的在RegionServer执行的计算逻辑的接口。协处理器分两种类型，系统协处理器可以全局导入RegionServer上的所有数据表，表协处理器即是用户可以指定一张表使用协处理器。
)会关闭ApplicationAttempt中管理的所有Container，其中包括当前在NM上运行的所有Container。RM会在另一计算节点上启动新的ApplicationAttempt。 对于不同类型的应用，希望以不同方式处理AM重启的事件。MapReduce类应用的目标
keytab”。principal修改为自己创建的用户名及集群域名。 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DataStreamReader。 对单词记录进行分类统计。 计算结果，并进行打印。 父主题： Structured Streaming程序
/mnt/obs/test_data.csv 输出显示了该文件在Alluxio中缓存占比为0%，即不在Alluxio内存中。 统计该文件中单词"milk"出现的次数，并计算耗时。 time alluxio fs cat /mnt/obs/test_data.csv | grep -c milk 52180 real
MRS 3.3.1及之后版本： 根据实际情况配置“选择下载位置”参数。 服务器端：下载到当前集群的主OMS节点上。 浏览器：下载到本地电脑。 远端节点：下载到主OMS节点外的其他节点上。 根据界面提示配置“保存到如下路径”参数。如果下载位置选择“浏览器”则无需配置该参数。 如
)会关闭ApplicationAttempt中管理的所有Container，其中包括当前在NM上运行的所有Container。RM会在另一计算节点上启动新的ApplicationAttempt。 对于不同类型的应用，希望以不同方式处理AM重启的事件。MapReduce类应用的目标
息，当使用insert语句向该表中插入数据时会将该表的数据文件存放在相同的存储节点上（不支持其他数据导入方式），从而使后续的多表关联的数据计算更加方便和高效。支持HDFS的Colocation功能的Hive表格式只有TextFile和RCFile。 操作步骤 使用客户端安装用户登录客户端所在节点。
WordCount作业程序，来分析OBS文件系统中保存的源数据，以统计源数据中的单词出现次数。 MRS支持在大数据存储容量大、计算资源需要弹性扩展的场景下，用户将数据存储在OBS服务中，使用MRS集群仅做数据计算处理的存算分离模式。 数据迁移 数据迁移方案介绍 本实践适用于多种不同场景下的HDFS、HBase、Hive数据向MRS集群的迁移工作。
创建普通账号委托并绑定集群 ClickHouse集群添加OBS磁盘信息 配置磁盘存储策略 自定义冷热分离数据存储策略 导入数据ClickHouse测试验证 原理介绍 OBS对象存储是支持海量数据存储，并提供安全可靠的、低成本的分布式存储服务，ClickHouse基于OBS的优势构建冷热分
息，当使用insert语句向该表中插入数据时会将该表的数据文件存放在相同的存储节点上（不支持其他数据导入方式），从而使后续的多表关联的数据计算更加方便和高效。表格式只支持TextFile和RCFile。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 操作步骤 使用客户端安装用户登录客户端所在节点。
访问HetuEngine的用户名，即在集群中创建的“人机”用户的用户名。 password 在集群中创建的“人机”用户的用户密码。 tenant 指定访问HetuEngine计算实例的租户资源队列。 jdbc_location 导入并配置HetuEngine Python3样例工程中获取的hetu-jdbc-XXX
Manager，选择“集群 > 服务 > HetuEngine > 概览”，单击“HSConsole WebUI”的HSConsole链接进入计算实例界面。 然后选择“数据源 > hive > 编辑 > 自定义配置 > 增加”来新增一条用户自定义配置项，名称为“hive.non-ma
息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。 生产者（Pr
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