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keepPartitioning: Boolean = false) : DataStream[R] 在流(flow)中创建一个带反馈的循环，通过重定向一个operator的输出到之前的operator。 说明： 对于定义一些需要不断更新模型的算法是非常有帮助的。 long maxWait
负责。企业可以通过成本分配的方式，将云上成本分组，归集到特定的团队或项目业务中，让各责任组织及时了解各自的成本情况。 华为云成本中心支持通过多种不同的方式对成本进行归集和重新分配，您可以根据需要选择合适的分配工具。 通过关联账号进行成本分配 企业主客户可以使用关联账号对子客户的成
夹下。如果以后“root.vehicle”路径下增加了新的设备，也将属于该存储组。 设置合理数量的存储组可以带来性能的提升。既不会因为产生过多的存储文件（夹）导致频繁切换IO降低系统速度（并且会占用大量内存且出现频繁的内存-文件切换），也不会因为过少的存储文件夹（降低了并发度）导致写入命令阻塞。
2通过的第6、7、8个收费站）且数量大于同行车要求的数量则这两辆车是同行车。 实现1逻辑的缺点 ： 逻辑复杂 实现过程中shuffle操作过多，对性能影响较大。 图2 实现2逻辑 实现2的逻辑说明 ： 根据车牌号聚合该车通过的所有收费站并排序，处理后数据如下： 车牌号1，[（通过
处理。 定期备份日志 Manager和集群提供的审计日志记录了用户活动信息和操作信息，可通过Manager导出审计日志。当系统中的审计日志过多时，可通过配置转储参数，将审计日志转储到指定服务器，避免引起集群节点磁盘空间不足。 维护责任人 网络监控工程师、系统维护工程师。 Manager例行维护
5：建议机架的第一层为默认的“default”或其他值，但在集群中保持一致。 策略 6：每个机架所包含的主机个数不能小于3。 策略 7：一个集群的逻辑机架数，不建议多于50个（过多则不便于维护）。 最佳实践示例 假设一个集群，共有主机100台，分别在两个机房中：机房A有40台主机，机房B有60台主机。在机房A中，物理
2通过的第6、7、8个收费站）且数量大于同行车要求的数量则这两辆车是同行车。 实现1逻辑的缺点 ： 逻辑复杂 实现过程中shuffle操作过多，对性能影响较大。 图2 实现2逻辑 实现2的逻辑说明 ： 根据车牌号聚合该车通过的所有收费站并排序，处理后数据如下： 车牌号1，[（通过
--executor-memory 设置executor的内存。 2G --conf spark-yarn.maxAppAttempts 控制AM的重试次数。 设置为0时，不允许重试，设置为1时，允许重试一次。 0 确认作业配置信息，单击“确定”，完成作业的新增。 作业提交成功中，可在作业列表
（由spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes指定）合并连续的随机播放分区，以避免执行过多的小任务。 true spark.sql.adaptive.coalescePartitions.initialPartitionNum
（由spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes指定）合并连续的随机播放分区，以避免执行过多的小任务。 true spark.sql.adaptive.coalescePartitions.initialPartitionNum
Kafka生产者代码可参考使用Producer API向安全Topic生产消息。 KafkaConsumerMultThread.java： 该样例展示如何通过多线程将数据从Kafka集群写入到IoTDB，Kafka集群数据由“Producer.java”产生。 根据实际场景，在“KafkaProperties
是否自动重连。 true（默认值）：开启自动重连。 false：关闭自动重连。 true mysql.max-reconnects 最大重连次数，默认值：3。 3 mysql.jdbc.use-information-schema 驱动程序是否应该使用INFORMATION_SCH
设置可以通过一个保持活动连接提供服务的最大请求数。在发出最大请求数后，连接将关闭。定期关闭连接对于释放每个连接的内存分配是必要的。因此，使用过高的最大请求数可能会导致过多的内存使用，因此不推荐使用。 默认值：1000 取值范围：[1,100000] keepalive_time 限制可以通过一个保持活动连接
产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 对系统的影响 RegionServer的Region数超出阈值，过多的Region会加剧RegionServer的负载，使得内存、磁盘IO、CPU等资源出现瓶颈，最终导致请求响应变慢，甚至超时。 可能原因
说明这些数据中有部分是写入失败的这通常都是因为 // HBase集群的进程异常引起，有时也会因为有大量 // 的Region正在被转移，导致尝试一定的次数后失败 if (e instanceof RetriesExhaustedWithDetailsException) { RetriesE
UI服务器进行HTTPS/HTTP通信。 说明： 系统会根据端口的设置取值，并验证其有效性；如果无效，端口+1，直到取到有效值为止（上限16次，重试次数可以通过配置spark.port.maxRetries改变）。 安装时是否缺省启用：是 安全加固后是否启用：是 spark.history
息。可能导致无法查询到数据，或者某个用户无法访问集群。 Manager数据恢复后，系统将强制各集群的LdapServer从OLadp同步一次数据。 前提条件 如果需要从远端HDFS恢复数据，需满足以下条件： 需准备一个用于恢复数据的备集群，且该集群已完成数据备份，详细操作请参见备份Manager数据（MRS
速、疲劳驾驶等信息，通过Spark2x组件的强大的分析能力，分析统计指定时间段内，车主急加速、急减速、空挡滑行、超速、疲劳驾驶等违法行为的次数。 本实践相关样例数据及程序以MRS 3.1.0版本为例，建议按照指定版本创建集群。 方案架构 Spark的应用运行架构如图1所示，运行流程如下所示：
任务可被分为足够多的子任务，从而确保并行性。 配置扫描仪线程 扫描仪线程属性决定了每个分割的数据被划分的可并行处理的数据块的数量。如果数量过多，会产生很多小数据块，性能会受到影响。如果数量过少，并行性不佳，性能也会受到影响。因此，决定扫描仪线程数时，需要考虑一个分割内的平均数据大
的查询将首先被终止。 high_memory_queries：根据内存使用量终止查询。具有较高内存使用量的查询将首先被终止，以便在查询终止次数最少的情况下，释放更多内存。当两个查询的内存使用量都在限制的10%以内，则进度慢（执行的百分比）的查询被终止，同时两个查询在完成百分比方面
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