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调度Clustering：使用可插拔的Clustering策略创建Clustering计划。 识别符合Clustering条件的文件：根据所选的Clustering策略，调度逻辑将识别符合Clustering条件的文件。 根据特定条件对符合Clustering条件的文件进行分组。
提交作业失败，报错与OBS相关如何处理？ MRS集群租户资源最小值为0时只能同时运行一个任务吗？ 作业提交参数间用空格隔开导致参数信息不被识别如何处理？ Spark作业的Client模式和Cluster模式有什么区别？ 如何查看MRS作业的日志？ 提交作业时系统提示当前用户在Manager不存在如何处理？
d > Scala”。 图20 选择Scala语言 当IDEA可以识别出Scala SDK时，在设置界面，选择编译的依赖jar包，然后单击“OK”应用设置 图21 Add Scala Support 当系统无法识别出Scala SDK时，需要自行创建。 单击“Create...”。
目前，如下图所示，HDFS无法很好的支持这些操作，需要自己根据业务类型手动识别数据的热度，并且手动设定数据的存储策略，最后手动触发HDFS Auto Data Movement工具进行数据迁移。 因此，能够基于数据的age自动识别出老化的数据，并将它们迁移到价格低廉的存储介质（如Disk/A
地区与终端节点，即云服务在不同Region有不同的访问域名。 获取方式请参考终端节点及区域。 Project_Id 项目ID，在大多数API接口调用时需要配置在uri中，用以识别不同的项目。 AK/SK 访问密钥对，包含密钥ID与密钥。AK/SK用于对请求内容进行签名。 URI API接口的调用路径及参数。 请参考
int, name text, value text); 配置“Hive输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可，无需逐一手动添加。 此操作会覆盖表格内已有数据。
int, name text, value text); 配置“Spark输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可，无需逐一手动添加。 此操作会覆盖表格内已有数据。
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int, name text, value text); 配置“Spark输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可，无需逐一手动添加。 此操作会覆盖表格内已有数据。
调度Clustering：使用可插拔的Clustering策略创建Clustering计划。 识别符合Clustering条件的文件：根据所选的Clustering策略，调度逻辑将识别符合Clustering条件的文件。 根据特定条件对符合Clustering条件的文件进行分组。
待创建的表的名称。该表用于加载数据进行分析。 表名由字母、数字、下划线组成。 productdb 数据库名称。该数据库将与其中的表保持逻辑连接以便于识别和管理。 数据库名称由字母、数字、下划线组成。 productName storeCity storeProvince procuctCategory
name text, value text); 配置“HBase输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，可以单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可，无需逐一手动添加。 此操作会覆盖表格内已有数据。
<tsd_ip>：所需访问Opentsdb服务的TSD实例IP或主机名。 <start=3y-ago\&m=sum:testdata>：在请求中可能无法识别“&”符号，需对其进行转义。 <python -m json.tool>（可选）: 把响应的请求转换为json格式。 [ {
name text, value text); 配置“HBase输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，可以单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可，无需逐一手动添加。 此操作会覆盖表格内已有数据。
待创建的表的名称。该表用于加载数据进行分析。 表名由字母、数字、下划线组成。 productdb 数据库名称。该数据库将与其中的表保持逻辑连接以便于识别和管理。 数据库名称由字母、数字、下划线组成。 productName storeCity storeProvince procuctCategory
compress"="ZSTD_JNI", 'orc.global.compress.level'='3'); 用户可以对特定的数据格式列指定压缩，对业务数据进一步压缩。当前识别的特定格式数据包括：JSON数据列、BASE64数据列、时间戳数据列和UUID数据列。建表时设置表属性参数“orc.column.compress”即可。
待创建的表的名称。该表用于加载数据进行分析。 表名由字母、数字、下划线组成。 productdb 数据库名称。该数据库将与其中的表保持逻辑连接以便于识别和管理。 数据库名称由字母、数字、下划线组成。 productNumber productName storeCity storeProvince
海量数据存储：利用HBase实现海量数据存储，并实现毫秒级数据查询。 分布式数据查询：利用Spark实现海量数据的分析查询。 实时数据处理 实时数据处理通常用于异常检测、欺诈识别、基于规则告警、业务流程监控等场景，在数据输入系统的过程中，对数据进行处理。 例如在梯联网行业，智能电梯的数据，实时传入到MRS的流式集群中进行实时告警。
xml”图标如图9所示，可直接进行下一步骤操作。 图9 样例项目已作为maven项目导入 图10 Add as Maven Project 此时IDEA可将该项目识别为Maven项目。 图11 样例项目作为maven项目在IDEA中显示 设置项目使用的Maven版本。 在IntelliJ IDEA的菜单栏中，选择“File
> Scala”。 图17 选择Scala语言 当IDEA可以识别出Scala SDK时，在设置界面，选择编译的依赖jar包，然后单击“OK”应用设置。 图18 Add Scala Support 当系统无法识别出Scala SDK时，需要自行创建。 单击“Create...”。
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