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Hudi - MapReduce服务 MRS
优点:读取时,只读取对应分区的一个数据文件即可,较为高效。 缺点:数据写入的时候,需要复制一个先前的副本再在其基础上生成新的数据文件,这个过程比较耗时。且由于耗时,读请求读取到的数据相对就会滞后。
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IoTDB UDF概述 - MapReduce服务 MRS
它是一个加法器,接收两列时间序列输入,当这两个数据点都不为“null”时,输出这两个数据点的代数和。
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管理本地快速恢复任务 - MapReduce服务 MRS
在“可恢复点列表”选择一个包含目标备份数据的恢复点。 在“队列名称”填写任务执行时使用的Yarn队列的名称。需和集群中已存在且状态正常的队列名称相同。 在“数据配置”选择需要恢复的对象。 单击“校验”,界面显示“校验恢复任务配置成功”。 单击“确定”。
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IoTDB Java API接口介绍 - MapReduce服务 MRS
void deleteData(String path, long time) void deleteData(List<String> paths, long time) 删除一个或多个时间序列在某个时间点前或这个时间点的数据。
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IoTDB Java API接口介绍 - MapReduce服务 MRS
void deleteData(String path, long time) void deleteData(List<String> paths, long time) 删除一个或多个时间序列在某个时间点前或这个时间点的数据。
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Spark2x样例工程介绍 - MapReduce服务 MRS
实时获取广告有效展示统计数据和广告有效点击统计数据,将统计结果写入kafka中。
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HBase客户端连接服务端时长时间无法连接成功 - MapReduce服务 MRS
建议根据使用场景,配置合适的超时时间,如果是长时间操作,则把超时时间设置长一点;如果是短时间操作,则把超时时间设置短一点。而重试次数可以设置为:“(hbase.client.retries.number)*60*1000(ms)”。
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HBase客户端连接服务端时,长时间无法连接成功 - MapReduce服务 MRS
建议根据使用场景,配置合适的超时时间,如果是长时间操作,则把超时时间设置长一点;如果是短时间操作,则把超时时间设置短一点。而重试次数可以设置为:“(hbase.client.retries.number)*60*1000(ms)”。
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固定宽度文件输入 - MapReduce服务 MRS
enum 是 char 输入字段 配置输入字段相关信息: 固定长度:设置字段长度,第2个字段起点从第1个字段终点开始,以此类推。 字段名:配置输入字段名。 类型:配置字段类型。
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Spark2x样例工程介绍 - MapReduce服务 MRS
实时获取广告有效展示统计数据和广告有效点击统计数据,将统计结果写入kafka中。
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固定宽度文件输入 - MapReduce服务 MRS
enum 是 char 输入字段 配置输入字段相关信息: 固定长度:设置字段长度,第2个字段起点从第1个字段终点开始,以此类推。 字段名:配置输入字段名。 类型:配置字段类型。
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Flink客户端常见命令说明 - MapReduce服务 MRS
-n,--allowNonRestoredState: 从快照点恢复时允许跳过不能恢复的状态。比如删除了程序中某个操作符,那么在恢复快照点时需要增加该参数。 -m,--jobmanager <host:port>:指定JobManager。
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Flink常见Shell命令 - MapReduce服务 MRS
-n,--allowNonRestoredState: 从快照点恢复时允许跳过不能恢复的状态。比如删除了程序中某个操作符,那么在恢复快照点时需要增加该参数。 -m,--jobmanager <host:port>:指定JobManager。
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HBase应用开发建议 - MapReduce服务 MRS
分析数据离散度特点以及查询场景,综合各种场景进行设计。 存储冗余信息,提高检索性能。使用二级索引,适应更多查询场景。 利用过期时间、版本个数设置等操作,让表能自动清除过期数据。 在HBase中,一直在繁忙写数据的Region被称为热点Region。
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Storm应用开发简介 - MapReduce服务 MRS
Storm有如下几个特点: 适用场景广泛 易扩展,可伸缩性高 保证无数据丢失 容错性好 多语言 易于构建和操控 父主题: Storm应用开发概述
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Storm应用开发简介 - MapReduce服务 MRS
Storm有如下几个特点: 适用场景广泛 易扩展,可伸缩性高 保证无数据丢失 容错性好 多语言 易于构建和操控 父主题: Storm应用开发概述
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二进制函数和运算符 - MapReduce服务 MRS
select to_ieee754_32(3.14); _col0 ------------- 40 48 f5 c3 (1 row) from_ieee754_32(binary) → real 对采用IEEE 754单精度浮点格式的32位大端字节序binary
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由于Timeout waiting for task异常导致Shuffle FetchFailed - MapReduce服务 MRS
回答 JDBCServer方式使用了ShuffleService功能,Reduce阶段所有的Executor会从NodeManager中获取数据,当数据量达到一个级别(10T级别),会出现NodeManager单点瓶颈(ShuffleService服务在NodeManager进程中
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Storm开源增强特性 - MapReduce服务 MRS
高可用性 Nimbus HA机制,避免了开源Storm集群中Nimbus出现单点故障而导致集群无法提供Topology的新增及管理操作的问题,增强了集群可用性。 父主题: Storm
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Storm应用开发简介 - MapReduce服务 MRS
Storm有如下几个特点: 适用场景广泛 易扩展,可伸缩性高 保证无数据丢失 容错性好 多语言 易于构建和操控 父主题: Storm应用开发概述