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stream.transform ( rdd => rdd.map(r => (r.value, 1L)) ) //汇总计算字数的总时间。 val wordCounts = tf.reduceByKey(_ + _) val totalCounts
List的方式，可以极大的提升写性能。每一次Put的List的长度，需要结合单条Put的大小，以及实际环境的一些参数进行设定。建议在选定之前先做一些基础的测试。 写数据表设计调优 表2 影响实时写数据相关参数 配置参数 描述 默认值 COMPRESSION 配置数据的压缩算法，这里的压缩是HFi
List的方式，可以极大的提升写性能。每一次Put的List的长度，需要结合单条Put的大小，以及实际环境的一些参数进行设定。建议在选定之前先做一些基础的测试。 写数据表设计调优 在hbase shell中设置以下表相关参数，以提升HBase写数据性能。 表2 影响实时写数据相关参数 配置参数 描述
AssignerWithPeriodicWatermarks[T]): DataStream[T] 为了能让event time窗口可以正常触发窗口计算操作，需要从记录中提取时间戳。 def assignTimestampsAndWatermarks(assigner: AssignerW
AssignerWithPeriodicWatermarks[T]): DataStream[T] 为了能让event time窗口可以正常触发窗口计算操作，需要从记录中提取时间戳。 def assignTimestampsAndWatermarks(assigner: AssignerW
AssignerWithPeriodicWatermarks[T]): DataStream[T] 为了能让event time窗口可以正常触发窗口计算操作，需要从记录中提取时间戳。 def assignTimestampsAndWatermarks(assigner: AssignerW
10.10 hadoop.hadoop.com”），否则HetuEngine无法根据主机名称连接到非本集群节点。 已创建HetuEngine计算实例。 添加GAUSSDB数据源步骤 使用HetuEngine管理员用户登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务
false：不开启跨域查询下推。 true hsfabric.local.tenant 适用于MRS 3.3.0及以后版本 指定远端HetuEngine计算所使用的租户队列。 未配置该参数，系统会根据配置的用户，随机选择该用户所属的租户。 配置该参数，系统则会指定租户。适用于包括开启了租户的严格校验模式等场景。
opts参数；如果未设置-Xmx，Xmx值从mapreduce.map.memory.mb*mapreduce.job.heap.memory-mb.ratio计算获取。 集群已开启Kerberos认证：-Djava.net.preferIPv4Stack=true -Djava.net.preferIPv6Addresses=false
block.cache.hit”（cache命中）和“rocksdb.block.cache.miss”（cache未命中）的值，通过如下公式计算命中率是否少于60%。 缓存命中率公式：rocksdb.block.cache.hit/(rocksdb.block.cache.hit+rocksdb
count = udfState.getState } } 带checkpoint的窗口定义 该段代码是window算子的代码，每当触发计算时统计窗口中元组数量。 import java.util import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple
val put = new Put(iteratorArray(i)._2.getRow) // 计算结果 val resultValue = hbase1Value.toInt + hbase2Value.toInt
= udfState.getState(); } } 带checkpoint的窗口定义 该段代码是window算子的代码，每当触发计算时统计窗口中元组数量。 import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple; import org.apache
count = udfState.getState } } 带checkpoint的窗口定义 该段代码是window算子的代码，每当触发计算时统计窗口中元组数量。 import java.util import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple
count = udfState.getState } } 带checkpoint的窗口定义 该段代码是window算子的代码，每当触发计算时统计窗口中元组数量。 import java.util import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple
readTextFile(filePaths[i])); } } // 数据转换，构造整个数据处理的逻辑，计算并得出结果打印出来 unionStream.map(new MapFunction<String, UserRecord>()
Hadoop数据迁移示意 方案优势 简单易用：免编程，向导式任务开发界面，通过简单配置几分钟即可完成迁移任务开发。 迁移效率高： 基于分布式计算框架进行数据任务执行和数据传输优化，并针对特定数据源写入做了专项优化，迁移效率高。 实时监控：迁移过程中可以执行自动实时监控、告警和通知操作。
= udfState.getState(); } } 带checkpoint的窗口定义 该段代码是window算子的代码，每当触发计算时统计窗口中元组数量。 import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple; import org.apache
Put put = new Put(table1List.get(i)._2().getRow()); // 计算结果 int resultValue = Integer.parseInt(hbase1Value) + Integer
stream.transform ( rdd => rdd.map(r => (r.value, 1L)) ) //汇总计算字数的总时间。 val wordCounts = tf.reduceByKey(_ + _) val totalCounts
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