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// 构造消息记录 ProducerRecord<Integer, String> record = new ProducerRecord<Integer, String>(topic, messageNo, messageStr);
int messagesPerThread = 5; while (messageCount <= messagesPerThread) { // 待发送的消息内容。
int messagesPerThread = 5; while (messageCount <= messagesPerThread) { // 待发送的消息内容。
); if (isAsync) { // 异步发送 producer.send(record, new DemoCallBack(startTime, messageNo, messageStr));
while (messageCount <= messagesPerThread) { // 待发送的消息内容 String messageStr = new String("Message_"
int messagesPerThread = 5; while (messageCount <= messagesPerThread) { // 待发送的消息内容。
int messagesPerThread = 5; while (messageCount <= messagesPerThread) { // 待发送的消息内容。
); if (isAsync) { // 异步发送 producer.send(record, new DemoCallBack(startTime, messageNo, messageStr));
kafka_skip_broken_messages：Kafka消息解析器对每个块的架构不兼容消息的容忍度，默认值：0。 例如：kafka_skip_broken_messages = N，则引擎会跳过N条无法解析的Kafka消息。 父主题： 使用ClickHouse
false spark.sql.mergeSmallFiles.threshold.avgSize 如果某个分区的平均文件大小小于该值，则启动小文件合并。 16MB spark.sql.mergeSmallFiles.maxSizePerTask 合并后的每个文件大小目标大小。
); if (isAsync) { // 异步发送 producer.send(record, new DemoCallBack(startTime, messageNo, messageStr));
); if (isAsync) { // 异步发送 producer.send(record, new DemoCallBack(startTime, messageNo, messageStr));
函数 T-Digest函数 Set Digest函数 父主题： HetuEngine常见SQL语法说明
指定消息序号作为key值 String key = String.valueOf(messageNo); producer.send(new KeyedMessage<String, String>(topic, key, messageStr
DataStream[String] = env.addSource(new SimpleStringGenerator) messageStream.addSink(new FlinkKafkaProducer( paraTool.get("topic")
DataStream[String] = env.addSource(new SimpleStringGenerator) messageStream.addSink(new FlinkKafkaProducer( paraTool.get("topic")
DataStream[String] = env.addSource(new SimpleStringGenerator) messageStream.addSink(new FlinkKafkaProducer( paraTool.get(
DataStream[String] = env.addSource(new SimpleStringGenerator) messageStream.addSink(new FlinkKafkaProducer( paraTool.get(
1); // 解析运行参数 ParameterTool paraTool = ParameterTool.fromArgs(args); // 构造流图，将自定义Source生成的数据写入Kafka DataStream<String> messageStream
1); // 解析运行参数 ParameterTool paraTool = ParameterTool.fromArgs(args); // 构造流图，将自定义Source生成的数据写入Kafka DataStream<String> messageStream
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