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target-file-size-bytes 536870912（512MB） 用于控制生成的文件大小，以目标字节数为准。 write.delete.target-file-size-bytes 67108864（64MB） 用于控制生成的删除文件大小，以目标字节数为准。 write.data.path
0个，默认10个。） 克隆作业时设置的克隆作业数量不代表最终实际克隆的作业数，部分作业类型暂不支持，会被系统自动过滤。 单击“确定”。 在生成的集群购买页，如保持配置不变，则填写相关密码或密钥后，单击“立即购买”即可克隆集群。 如需修改配置，也可根据实际情况（增删组件、增删节点组等）修改后克隆集群。
把前两步相应的数据记录做相加操作。 把上一步骤的结果写到table2表。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt/female/” ）下。
load() .selectExpr("CAST(value AS STRING)") .as[String] //生成运行字数。 val wordCounts = lines.flatMap(_.split(" ")).groupBy("value")
导入证书文件。 导入新的CA证书文件。 请联系运维人员申请或生成新的CA证书文件并导入。手动清除该告警信息，查看系统在定时检查时是否会再次产生此告警。 是，执行8。 否，处理完毕。 导入新的HA证书文件。 请参考更换HA证书章节，申请或生成新的HA证书文件并导入。手动清除该告警信息，查看系统在定时检查时是否会再次产生此告警。
重置DBService数据库omm用户密码 操作场景 MRS集群中DBService数据库omm用户的默认密码为随机密码，建议定期重置DBService数据库omm用户的密码，以提升系统运维安全性。 该章节仅适用于MRS 3.2.0-LTS.1及之后的版本，MRS 3.2.0-LTS
xecutorBackend。然后由集群管理器在不同的应用之间调度资源。Driver同时会启动应用程序DAG调度、Stage划分、Task生成。 然后Spark会把应用的代码（传递给SparkContext的JAR或者Python定义的代码）发送到Executor上。 所有的Ta
load() .selectExpr("CAST(value AS STRING)") .as[String] //生成运行字数。 val wordCounts = lines.flatMap(_.split(" ")).groupBy("value")
相关参数介绍如下: tablename.to.index：表示需修改索引状态的数据表的名称。 indexnames.to.build：指定的需要批量生成数据的索引名，可以同时指定多个，用#号分隔。 hbase.gsi.cleandata.enabled（可选）：表示构建索引数据前是否需要清空索引表，默认值为“false”。
Engine在访问OBS之前，会先通过访问Guardian获取到访问OBS的临时凭据。Guardian会根据当前登录的用户去访问IAM请求生成带细粒度鉴权内容的临时凭据再返回给组件，组件拿此凭据去访问OBS，OBS根据凭据决定当前用户是否有权限访问。 图2 Guardian与其他组件的关系
Manager，然后选择“服务管理”。 单击“下载客户端”。 “客户端类型”选择“仅配置文件”，“下载路径”选择“服务器端”，单击“确定”开始生成客户端配置文件，文件生成后默认保存在主管理节点“/tmp/MRS-client”。 图1 仅下载客户端的配置文件 登录MRS Manager的主管理节点。
为：super，需要修改为准备好的开发用户。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 将user
默认实现类可以为每一行的sourcecolumns生成handler列值，并且支持基于sourcecolumns的过滤条件查询。生成的handler列对用户不可见。除SORT_COLUMNS表属性外，任何DDL命令和属性都不允许包含handler列。 生成的handler列默认被视为排序列。如
默认实现类可以为每一行的sourcecolumns生成handler列值，并且支持基于sourcecolumns的过滤条件查询。生成的handler列对用户不可见。除SORT_COLUMNS表属性外，任何DDL命令和属性都不允许包含handler列。 生成的handler列默认被视为排序列。如
是无限的。 KeyedStream：DataStream通过keyBy分组操作生成流，数据经过对设置的key值进行分组。 WindowedStream：KeyedStream通过window窗口函数生成的流，设置窗口类型并且定义窗口触发条件，然后在窗口数据上进行一些操作。 All
apple：2 功能分解 根据上述场景进行功能分解，如表1所示： 表1 在应用中开发的功能 序号 步骤 代码示例 1 创建一个Spout用来生成随机文本 请参见创建Storm Spout 2 创建一个Bolt用来将收到的随机文本拆分成一个个单词 请参见创建Storm Bolt 3
umer启动成功后，再启动Producer，即可看到实时接收消息： 图2 Consumer.java运行窗口 在Linux调测程序 编译并生成Jar包，并将Jar包复制到与依赖库文件夹同级的目录“src/main/resources”下，具体步骤请参考在Linux调测程序。 运行Consumer样例工程的命令如下。
量（例如Spark初始化完成后，Flink消费Kafka时过滤掉2小时之前的数据），如果无法对kafka消息进行过滤，则可以考虑先实时接入生成offset，再truncate table ，再历史导入，再开启实时。 初始化操作流程应遵循下面的步骤： 如果批量初始化前表里已经存在数据且没有truncate
是无限的。 KeyedStream：DataStream通过keyBy分组操作生成流，数据经过对设置的key值进行分组。 WindowedStream：KeyedStream通过window窗口函数生成的流，设置窗口类型并且定义窗口触发条件，然后在窗口数据上进行一些操作。 All
是无限的。 KeyedStream：DataStream通过keyBy分组操作生成流，数据经过对设置的key值进行分组。 WindowedStream：KeyedStream通过window窗口函数生成的流，设置窗口类型并且定义窗口触发条件，然后在窗口数据上进行一些操作。 All
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