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'^]'类似打印则说明可以连通，如果出现connection refused则表示失败，无法连接到相关端口。 如果相关端口打开，但是从别的节点无法连通到该端口，则需要排查下相关网络配置。 23662这个端口每次都是随机的，所以要根据自己启动任务打开的端口来测试。 父主题： 使用Spark
构造继承AssignerWithPunctuatedWatermarks的类，用于设置eventTime以及waterMark private class Record2TimestampExtractor extends AssignerWithPunctuatedWatermarks[UserRecord]
向HBase表中插入数据 功能简介 HBase是一个面向列的数据库，一行数据，可能对应多个列族，而一个列族又可以对应多个列。通常，写入数据的时候，需要指定要写入的列（含列族名称和列名称）。HBase通过HTable的put方法来Put数据，可以是一行数据也可以是数据集。 代码样例
二进制函数和运算符 二进制运算符 || 运算符执行连接。 二进制函数 length(binary) → bigint 返回binary的字节长度。 select length(x'00141f');-- 3 concat(binary1, ..., binaryN) → varbinary
ALM-19015 在ZooKeeper上的数量配额使用率超过阈值 告警解释 系统每120秒周期性检测HBase服务的znode使用情况，当检测到HBase服务的znode数量使用率超出告警的阈值（默认75%）时产生该告警。 当znode的数量使用率小于告警的阈值时，告警恢复。 告警属性
配置ClickHouse SQL防御规则 配置ClickHouse SQL防御操作场景 用户可以在Manager界面配置ClickHouse的SQL防御规则，根据业务调整对应SQL防御规则的参数。 配置ClickHouse SQL防御前提条件 已安装包含ClickHouse服务的
resource.default-parallelism”值，即可修改算子的并行度。 示例 开发FlinkServer SQL作业。 可参考如何创建FlinkServer作业在FlinkServer的SQL开发界面，开发如下SQL并单击“语义校验”： set parallelism
如上传依赖名称为“kafka”，自定义connector jar包名称为“flink-connector-kafka-customization.jar”。 参考如何创建FlinkServer作业新建SQL作业，该SQL中的“connector”需填写为对应的依赖名称，如'connector' = 'kafka'。
开发环境：Windows系统，支持Windows7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装JDK 开发和运行环境的基本配置。版本要求如下： 服务端和客户端仅支持自带的OpenJDK，版本为1.8.0_272，不允许替换。
[3]安全模式采用https模式进行访问HBase REST服务，传入“securityModeUrl”作为test.test()参数。 安全登录 private static void login(String principal, String userKeytabFile, String krb5File)
按需计费 按需计费是一种先使用再付费的计费模式，适用于无需任何预付款或长期承诺的用户。本文将介绍按需计费MRS集群的计费规则。 适用场景 集群用于前期程序研发或功能测试。 资源使用有临时性和突发性。 计费周期 按需计费MRS集群按秒计费，每一个小时整点结算一次费用（以UTC+8时
e.printStackTrace() } } } } private def printUsage { System.out.println("Usage: {checkPointDir} {topic}
恢复CDL业务数据 操作场景 在用户意外修改、删除或需要找回数据时，系统管理员对CDL进行重大操作（如升级、重大数据调整等）后，系统数据出现异常或未达到预期结果，模块全部故障无法使用，或者迁移数据到新集群的场景中，需要对CDL进行恢复数据操作。 CDL的元数据存储在DBServi
创建HetuEngine权限角色 安全模式的集群，在使用HetuEngine服务前，需集群管理员创建用户并指定其操作权限以满足业务使用需求。 HetuEngine用户分为管理员用户和普通用户，系统默认的HetuEngine管理员用户组为“hetuadmin”，HetuEngine
使用ZSTD_JNI压缩算法压缩Hive ORC表 操作场景 ZSTD_JNI是ZSTD压缩算法的native实现，相较于ZSTD而言，压缩读写效率和压缩率更优，并允许用户设置压缩级别，以及对特定格式的数据列指定压缩方式。 目前仅ORC格式的表支持ZSTD_JNI压缩方式，而普通
配置Hive列加密功能 操作场景 Hive支持对表的某一列或者多列进行加密；在创建Hive表时，可以指定要加密的列和加密算法。当使用insert语句向表中插入数据时，即可实现将对应列的数据加密。只支持对存储在HDFS上的TextFile和SequenceFile文件格式的Hive表进行列加密，不支持视图以及Hive
场景说明 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发Spark应用程序实现如下功能： 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名，第二列为性别，第三列为本次停留时间，单位为分钟，分隔符为“
场景说明 场景说明 假定某个业务Kafka每1秒就会收到1个单词记录。 基于某些业务要求，开发的Spark应用程序实现如下功能： 实时累加计算每个单词的记录总数。 “log1.txt”示例文件： LiuYang YuanJing GuoYijun CaiXuyu Liyuan FangBo
MRS集群类型介绍 MRS包含了多种大数据组件，用户可基于企业大数据场景的业务场景、数据类型、可靠性要求以及资源预算等要求合理选择集群类型。 用户可以基于系统预置的集群模板快速购买一个集群，也可自行选择组件列表及高级配置特性，自定义购买集群。 表1 MRS集群类型 集群类型 场景介绍
Spark Structured Streaming样例程序（Python） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：
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