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配置场景 当网络不稳定或者集群IO、CPU负载过高的情况下，通过调整如下参数值，降低客户端应用的失败率，保证应用的正常运行。 配置描述 在客户端的“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。 “mapred-site.xml”配置文件在客户端安装路径的conf目录下，
以根据接收到的元素生成不同的Watermark。 提供迭代的能力 表9 提供迭代的能力的相关接口 API 说明 public IterativeStream<T> iterate() 在流(flow)中创建一个带反馈的循环，通过重定向一个operator的输出到之前的operator。
slideInterval) 返回流中滑动窗口元素的个数。 reduceByWindow(func, windowLength, slideInterval) 当调用在DStream的KV对上，返回一个新的DStream的KV对，其中每个Key的Value根据滑动窗口中批次的reduce函数聚合得到。 join(otherStream
当有两个KV的dataset(K,V)和(K,W)，返回的是(K,(V,W))的dataset,numPartitions为并发的任务数。 cogroup(other, numPartitions) 将当有两个key-value对的dataset(K,V)和(K,W)，返回的是(K,
以根据接收到的元素生成不同的Watermark。 提供迭代的能力 表9 提供迭代的能力的相关接口 API 说明 public IterativeStream<T> iterate() 在流(flow)中创建一个带反馈的循环，通过重定向一个operator的输出到之前的operator。
返回该RDD与其它RDD的笛卡尔积。 表2 Action 方法 说明 reduce(f: (T, T) => T): 对RDD中的元素调用f。 collect(): Array[T] 返回包含RDD中所有元素的一个数组。 count(): Long 返回的是dataset中的element的个数。
当有两个KV的dataset(K,V)和(K,W)，返回的是(K,(V,W))的dataset,numPartitions为并发的任务数。 cogroup(other, numPartitions) 将当有两个key-value对的dataset(K,V)和(K,W)，返回的是(K,
slideInterval) 返回流中滑动窗口元素的个数。 reduceByWindow(func, windowLength, slideInterval) 当调用在DStream的KV对上，返回一个新的DStream的KV对，其中每个Key的Value根据滑动窗口中批次的reduce函数聚合得到。 join(otherStream
以根据接收到的元素生成不同的Watermark。 提供迭代的能力 表9 提供迭代的能力的相关接口 API 说明 public IterativeStream<T> iterate() 在流(flow)中创建一个带反馈的循环，通过重定向一个operator的输出到之前的operator。
HBase与其他组件的关系 HBase和HDFS的关系 HDFS是Apache的Hadoop项目的子项目，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统。HBase位于结构化存储层，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。除了HBase产生的一些日志文件，
HDFS与其他组件的关系 HDFS和HBase的关系 HDFS是Apache的Hadoop项目的子项目，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统。HBase位于结构化存储层，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。除了HBase产生的一些日志文件，
Hive与其他组件的关系 Hive与HDFS组件的关系 Hive是Apache的Hadoop项目的子项目，Hive利用HDFS作为其文件存储系统。Hive通过解析和计算处理结构化的数据，Hadoop HDFS则为Hive提供了高可靠性的底层存储支持。Hive数据库中的所有数据文件都可以存储在Hadoop
由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： JavaSparkContext：是Spark的对外接口，负责向调用该类的Java应用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群，创
由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： JavaSparkContext：是Spark的对外接口，负责向调用该类的Java应用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群，创
式关联B表字段（P1，B1，B2，B3）生成C的场景中，B表信息发生大量更新，但是B中的所需字段没有更新，在该关联中仅用到了B表的B1和B2字段，对于B表，每个记录更新只更新B3字段，B1和B2不更新，因此当B表更新，可以忽略更新后的数据。 select A.A1,B.B1,B
务自研组件，提供长期的支持和演进。 普通版：主要依托开源组件的能力，融入了MRS服务自研、成熟稳定的特性和功能，带来性能及稳定性的提升。 LTS版 集群版本 MRS集群的版本，不同版本所包含的开源组件版本及功能特性可能不同，推荐选择最新版本。 版本详细包含的组件详细可参考MRS组件版本一览表。
由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： JavaSparkContext：是Spark的对外接口，负责向调用该类的Java应用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群，创
egionServer实例的规则。 前提条件 已登录Manager。 登录角色拥有Manager管理员权限。 将RSGroup最小节点数设置为下述三种情况的最大值。 为了保证服务的可靠性，RSGroup内的RegionServer节点数量需要配置一定的冗余量，确保冗余节点数 >
操作场景 IoTDB通过多副本的部署架构实现了集群的高可用，每个Region（DataRegion和SchemaRegion）默认具有3个副本，也可配置3个以上。当某节点故障时，Region副本的其他主机节点上的副本可替代工作，保证服务能正常运行，提高集群的稳定性。 本章节主要介绍IoTDB数据操作时常用的配置参数。
上层组件是通过dbservice.floatip连接的DBService。 在DBServer所在节点执行命令netstat -anp | grep 20051，发现DBService的Gauss进程在启动时并未绑定floatip，只监测了127.0.0.1的本地IP。 解决办法 重新启动DBService服务。
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