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xml”，选择“Add as Maven Project”，将该项目添加为Maven Project。若“pom.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。
} return false; } }); //对符合的female信息进行打印显示 for(Tuple2<String, Integer> d: rightFemales.collect()) {
} return false; } }); //对符合的female信息进行打印显示 for(Tuple2<String, Integer> d: rightFemales.collect()) {
删除老化的分区，逻辑删除操作会生成一个repalcecommit，等执行clean操作时会自动物理删除老化的分区。如果不需要检查，则跳过，进行下一次写入。 runInline为false时，不需要指定strategy和value属性，TTL会在每次clean操作过程中去判断所有分
} return false; } }); //对符合的female信息进行打印显示 for(Tuple2<String, Integer> d: rightFemales.collect()) {
xml”，选择“Add as Maven Project”，将该项目添加为Maven Project。若“pom.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。
} return false; } }); //对符合的female信息进行打印显示 for(Tuple2<String, Integer> d: rightFemales.collect()) {
true, numPartitions: Int = self.partitions.length): RDD[(K, V)] 按照key来进行排序，是升序还是降序，ascending是boolean类型。 join[W](other: RDD[(K, W)][, numPartitions:
映射。主机名和IP地址请保持一一对应。 已安装客户端时编译并运行程序 进入样例工程本地根目录，在Windows命令提示符窗口中执行下面命令进行打包。 mvn -s "{maven_setting_path}" clean package “{maven_setting_path}”为本地Maven的“settings
true, numPartitions: Int = self.partitions.length): RDD[(K, V)] 按照key来进行排序，是升序还是降序，ascending是boolean类型。 join[W](other: RDD[(K, W)][, numPartitions:
映射。主机名和IP地址请保持一一对应。 已安装客户端时编译并运行程序 进入样例工程本地根目录，在Windows命令提示符窗口中执行下面命令进行打包。 mvn -s "{maven_setting_path}" clean package “{maven_setting_path}”为本地Maven的“settings
ClickHouse数据批量导入 本章节适用于MRS 3.3.0及之后版本。 操作场景 当同时存在较多待导入的数据文件，用户可以使用多线程导入工具批量导入ClickHouse。 前提条件 已安装ClickHouse客户端，例如客户端安装目录为“/opt/client”。 如果集群
3, 3, 4, 5] array_sort(array(T), function(T, T, int)) 描述：根据给定的比较器函数对数组进行排序并返回。比较器将使用两个可为空的参数，表示数组的两个可为空的元素。当第一个可为空的元素小于，等于或大于第二个可为空的元素时，它将返回-
调整Yarn任务抢占机制 操作场景 Capacity调度器抢占原理： 抢占任务可精简队列中的job运行并提高资源利用率，由ResourceManager的capacity scheduler实现，其简易流程如下： 假设存在两个队列A和B。其中队列A的capacity为25%，队列B的capacity为75%。
通过设置“transactional=false”将其退化为非事务表。 transactional='true'或 '0'在执行过程中不会进行类型转换，所以这种写法会抛出异常： Cannot convert ['true'] to boolean Cannot convert ['0']
40129846432481707e-45 ~3.40282346638528860e+38，正或负 FLOAT 用法说明： 分布式查询使用高性能硬件指令进行单精度或者双精度运算时，由于每次执行的顺序不一样，在调用聚合函数，比如SUM()，AVG()，特别是当数据规模非常大时，达到数千万甚至数十
名称。 parameter_value 将要设置的“parameter_name”的新值。 注意事项 以下为分别使用SET和RESET命令进行动态设置或清除操作的属性： 表2 属性描述 属性 描述 carbon.options.bad.records.logger.enable 启用或禁用bad
instance”配置项或者“spark-env.sh”中的“SPARK_EXECUTOR_INSTANCES”配置项设置为合适大小。您还可以设置动态资源调度功能进行优化。 在使用spark-submit命令时，添加“--num-executors NUM”参数设置Executor个数。 配置Executor核数。
映射。主机名和IP地址请保持一一对应。 已安装客户端时编译并运行程序 进入样例工程本地根目录，在Windows命令提示符窗口中执行下面命令进行打包。 mvn -s "{maven_setting_path}" clean package 上述打包命令中的{maven_settin
名称。 parameter_value 将要设置的“parameter_name”的新值。 注意事项 以下为分别使用SET和RESET命令进行动态设置或清除操作的属性： 表2 属性描述 属性 描述 carbon.options.bad.records.logger.enable 启用或禁用bad
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