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call(Tuple2<String, Integer> s) throws Exception { //取出女性用户的总停留时间，并判断是否大于2小时 if(s._2() > (2 * 60)) {
call(Tuple2<String, Integer> s) throws Exception { //取出女性用户的总停留时间，并判断是否大于2小时 if(s._2() > (2 * 60)) {
lNodes的权限，这会有效防止其他NameNode的Active状态，使得切换安全进行。 关于HDFS高可用性方案的更多信息，可参考如下链接： MRS 3.2.0之前版本：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-project-d
队列中被给予user权限的使用者。 admin_acl array 该队列中被给予admin权限的使用者。 group String 用户组名称。 user String 用户名称。 查询Resource Pool 查询scheduler engine中所有resource pool。 URL GET
队列中被给予user权限的使用者。 admin_acl array 该队列中被给予admin权限的使用者。 group String 用户组名称。 user String 用户名称。 查询Resource Pool 查询scheduler engine中所有resource pool。 URL GET
可以通过调整客户端参数dfs.client.block.write.locateFollowingBlock.retries的值来增加retry的次数，可以将值设置为6，那么中间睡眠等待的时间为400ms、800ms、1600ms、3200ms、6400ms、12800ms，也就是说close函数最多要50
结果分析： 通过这个接口，可以查询当前集群中Yarn上的任务，并且可以得到如下表1。 表1 常用信息 参数 参数描述 user 运行这个任务的用户。 applicationType 例如MAPREDUCE或者SPARK等。 finalStatus 可以知道任务是成功还是失败。 elapsedTime
不建议建ClickHouse kafka表引擎，进行数据同步到ClickHouse中，当前CK的kafka引擎有会导致kafka引擎数据入库产生性能等诸多问题，通过用户使用经验，需要应用侧自己写kafka的数据消费，攒批写入ClickHouse，提升ClickHouse的入库性能。 使用分区替换或增加的方式写入数据
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