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作业执行组ID。 约束限制: 不涉及 取值范围: 不涉及 默认取值: 不涉及 jar_path String 参数解释: 执行程序jar包或sql文件地址。 约束限制: 不涉及 取值范围: 不涉及 默认取值: 不涉及 input String 参数解释: 数据输入地址。 约束限制: 不涉及
管理员工具(动态更新信息)。 version 打印版本信息。 jar <jar> 运行jar文件。 logs 获取container日志。 classpath 打印获取Hadoop JAR包和其他库文件所需的CLASSPATH路径。 daemonlog 获取或者设置服务LOG级别。 CLASSNAME
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业务2的数据通过socket接收消息记录,可使用netcat命令用户输入模拟数据源。 使用Linux命令netcat -l -p <port>,启动一个简易的文本服务器。 启动应用程序连接netcat监测的port成功后,向netcat终端输入数据信息。 开发思路 启动Flink Kafka Producer应用向Kafka发送数据。
业务2的数据通过socket接收消息记录,可使用netcat命令用户输入模拟数据源。 使用Linux命令netcat -l -p <port>,启动一个简易的文本服务器。 启动应用程序连接netcat监测的port成功后,向netcat终端输入数据信息。 开发思路 启动Flink Kafka Producer应用向Kafka发送数据。
管理员工具(动态更新信息)。 version 打印版本信息。 jar <jar> 运行jar文件。 logs 获取container日志。 classpath 打印获取Hadoop JAR包和其他库文件所需的CLASSPATH路径。 daemonlog 获取或者设置服务LOG级别。 CLASSNAME
hindex.mapreduce.TableIndexer -Dtablename.to.index=<table_name> -Dindexspecs.to.add='IDX1=>cf1:[q1->datatype];cf2:[q1->datatype],[q2->datatype],[
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业务2的数据通过socket接收消息记录,可使用netcat命令用户输入模拟数据源。 使用Linux命令netcat -l -p <port>,启动一个简易的文本服务器。 启动应用程序连接netcat监听的port成功后,向netcat终端输入数据信息。 开发思路 启动Flink Kafka Producer应用向Kafka发送数据。
业务2的数据通过socket接收消息记录,可使用netcat命令用户输入模拟数据源。 使用Linux命令netcat -l -p <port>,启动一个简易的文本服务器。 启动应用程序连接netcat监测的port成功后,向netcat终端输入数据信息。 开发思路 启动Flink Kafka Producer应用向Kafka发送数据。
业务2的数据通过socket接收消息记录,可使用netcat命令用户输入模拟数据源。 使用Linux命令netcat -l -p <port>,启动一个简易的文本服务器。 启动应用程序连接netcat监测的port成功后,向netcat终端输入数据信息。 开发思路 启动Flink Kafka Producer应用向Kafka发送数据。
http.server.session.timeout.secs Spark:修改配置spark.session.maxAge的值 Hive:添加自定义配置项http.server.session.timeout.secs 保存配置项时可选择不重启受影响的服务或实例,等待业务不繁忙时再重启服务或实例。
GET /v1.1/{project_id}/clusters/{cluster_id}/hosts mrs:host:list √ √ 查询文件列表(V2) GET/v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/files mrs:file:list √
的principal,如“test@<系统域名>”。<path_to_keytab>表示<principal_name>对应的keytab文件路径,如“/opt/auth/test/user.keytab”。 普通模式下: jdbc:hive2://<zkNode1_IP>:<zkNode1_Port>
的principal,如“test@<系统域名>”。<path_to_keytab>表示<principal_name>对应的keytab文件路径,如“/opt/auth/test/user.keytab”。 普通模式下: jdbc:hive2://<zkNode1_IP>:<zkNode1_Port>
Map函数生成的列表,然后根据它们的键缩小键/值对列表。MapReduce起到了将大事务分散到不同设备处理的能力,这样原来必须用单台较强服务器才能运行的任务,在分布式环境下也能完成。 更多信息,请参阅MapReduce教程。 MapReduce结构 MapReduce通过实现YA
就不会停止,除非人工中止。 Spout Topology中产生源数据的组件,是Tuple的来源,通常可以从外部数据源(如消息队列、数据库、文件系统、TCP连接等)读取数据,然后转换为Topology内部的数据结构Tuple,由下一级组件处理。 Bolt Topology中接受数据
图2展示了用户将两个不同时间到期的资源,同时续费一个月,并设置“统一到期日”后的效果对比。 图2 统一到期日 更多关于统一到期日的规则请参见如何设置统一到期日。 父主题: 续费
able.optimizing.json-value-optimization”为“true”开启JSON_VALUE函数性能优化,可参考如何创建FlinkServer作业。 SQL示例: create table kafkaSource ( msgValue STRING