在相同的AZ中） CPU消耗=56.70% 图10 broker-1的CPU使用率（客户端 服务器 和实例在不同的AZ中） CPU消耗=16.70% 图11 broker-2的CPU使用率（客户端服务器和实例在相同的AZ中） CPU消耗=53.30% 图12 broker-2的CPU

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sumer.properties”中“security.protocol”的值为“SASL_SSL”或者“SSL”。 进入“客户端安装目录/Kafka/kafka/bin”使用shell命令时，根据上一步中配置的协议填写对应的端口，例如使用配置的“security.protoco

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temporal paths算法，返回距离最短的时序路径 foremost：运行foremost temporal paths算法，返回尽可能早的到达目标节点的时序路径 fastest：运行fastest temporal paths算法，返回耗费时间最短的时序路径 表4 dynamicRange

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ka/config/consumer.properties”中“security.protocol”的值为“SASL_SSL”或者“SSL”。 使用shell命令时，根据上一步中配置的协议填写对应的端口，例如使用配置的“security.protocol”为“SASL_SSL”，

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(proFile.exists()) { Properties props = new Properties(); try { props.load(new FileInputStream(proFile));

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savePropertiesForWidget() 用于在开发态中保存当前组件的高级设置属性信息。 savePropertiesForWidget() 该API用于在开发态中，保存当前组件的高级设置属性信息。 /* * @param {*} props {} */ magno.savePropertiesForWidget({

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strings 用于建模的smiles列表 values 是 Array of numbers 用于建模的属性值列表 响应参数 无 请求示例 创建自定义属性 POST https://{endpoint}/v1/{project_id}/custom-props { "name"

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type: MOD props: sharding-count: 2 props: sql-show: true 上面配置数据库用户名和密码未填，用户按需补充。 上面提供的配置只是一个例子，实际配置用户按自己的分库分表需求进行配置，这部分配置跟

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线程不会被阻塞，可能在提交偏移量操作的结果还未返回时就开始进行下一次的拉取操作，如需获取提交的结果，可以添加回调方法OffsetCommitCallback，当提交偏移量完成后会自动调用其onComplete()方法，以便根据回调结果执行不同的逻辑处理； commitSync()

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动态分析时间边界的开始时间。 end 是 Date或Integer 动态分析时间边界的结束时间。 time_props 是 Object 动态分析的时间属性定义。 表4 time_props参数说明 参数 是否必选 类型 说明 stime 是 String 动态图开始时间的属性名称。 etime

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向Phoenix表中写入数据 功能简介 使用Phoenix实现写数据。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“PhoenixSample”类的testPut方法中。 /** * Put data */ public

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向Phoenix表中插入数据 功能简介 使用Phoenix实现写数据。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“PhoenixSample”类的testPut方法中。 /** * Put data */ public

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向Phoenix表中插入数据 功能简介 使用Phoenix实现写数据。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“PhoenixSample”类的testPut方法中。 /** * Put data */ public

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向Phoenix表中插入数据 功能简介 使用Phoenix实现写数据。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“PhoenixSample”类的testPut方法中。 /** * Put data */ public

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要，开发的Spark应用程序实现实时累加计算每个单词的记录总数的功能。 Spark Streaming样例工程的数据存储在Kafka组件中，向Kafka组件发送数据。 MRS 服务提供了Spark服务多种场景下的样例开发工程，本章节对应示例场景的开发思路： 接收Kafka中数据，生成相应DStream。

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然后将子应用的完整结构渲染在内部子应用的实例instance在“iframe”内运行，dom在主应用容器下的webcomponent内，可以实现两者的互联。通过代理“iframe”的document到webcomponent，可以实现两者的互联。将document的查询类接口：“

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master: ds1 根据前缀注入多个datasource。 在配置类中根据yml中的前缀，分别注入bean，并进行命名，然后即可分别操作不同的datasource。 @Configuration public class App { @C

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是否必选 类型 说明 vertices 否 List 结果包含的点集合。 edges 否 List 结果包含的边集合。 请求样例 观察某些节点群体结构的动态演化过程，算法名称为temporal_graph，动态分析的开始时间为${startTime}，结束时间为${endTime}。

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HoodieDeltaStreamer 编写自定义的转化类实现Transformer。 编写自定义的Schema实现SchemaProvider。 在执行HoodieDeltaStreamer时加入参数： --schemaprovider-class 定义的schema类 --transformer-class

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HoodieDeltaStreamer 编写自定义的转化类实现Transformer。 编写自定义的Schema实现SchemaProvider。 在执行HoodieDeltaStreamer时加入参数： --schemaprovider-class 定义的schema类 --transformer-class

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HoodieDeltaStreamer 编写自定义的转化类实现Transformer。 编写自定义的Schema实现SchemaProvider。 在执行HoodieDeltaStreamer时加入参数： --schemaprovider-class 定义的schema类 --transformer-class

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