告警规则（新版） 概述 标签和标注 创建阈值规则 创建静态阈值模板 创建事件类告警规则 父主题： 告警管理

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关联账号 云资源实际归属的华为云账号。 企业主账号可以通过关联账号，选择关联的子账号进行成本数据的过滤和分析。 产品类型 资源包所属的产品类型。 资源包重置类型 按小时重置的资源包：展示每个分析粒度下的平均使用率趋势。 按订购月重置的资源包：展示每个分析粒度下的平均使用率趋势。 资源包名称/ID

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应用开发全流程 ISDP+开发中心提供了应用、大屏、移动端、端侧设备四大业务场景应用的开发，本节介绍应用场景开发的全流程。 场景介绍 开发流程 开发过程 父主题： 快速入门

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基本应用开发 如何查看接口调用日志 基本功能与设置 基本语音呼叫 通话建立后 实时质检 放音 基本多媒体呼叫

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应用程序开发 概述 Java应用程序开发 Go应用程序开发 父主题： 华为云 区块链 引擎管理

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应用程序开发 概述 开发前准备 应用程序开发 父主题： Hyperledger Fabric增强版管理

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name：脚本的名称，由您自行定义，例如取名为dlisql1。 type：脚本类型。 content：脚本的内容。 connectionName：脚本关联的连接名称。 database：脚本执行的时候，关联的数据库名称。 queueName：sql执行的时候，运行在dli的队列名称。

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在线投票等。标准页面中的组件是基于Vue.js的通用基础组件，常用于管理端表格表单类的页面开发，如布局容器、数据容器、输入、显示、按钮等。 高级页面主要用于开发应用中较复杂的前端页面，例如包含图片、图表、视频、地图等元素的页面，您也可以将高级页面应用于开发网站、电商平台等，通过拖

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adminZkClient.createTopic(topic, partitions, replicas) Partition的副本数不要超过节点个数 Kafka中Topic的Partition的副本是为了提升数据的可靠性而存在的，同一个Partition的副本会分布在不同的节点，因此副本数不允许超过节点个数。

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in函数的节点改变了，其他节点无法获取这些变化，因此它们从内存中取出的就是初始化这个变量时的值null，这就是空指针异常的原因。 应用程序结束之前必须调用SparkContext.stop 利用spark做二次开发时，当应用程序结束之前必须调用SparkContext.stop()。

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30%以上的数据），建议使用coalesce算子，手动减少RDD的partition数量，将RDD中的数据压缩到更少的partition中去。因为filter之后，RDD的每个partition中都会有很多数据被过滤掉，此时如果照常进行后续的计算，其实每个task处理的parti

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Doris应用开发规范 Doris建表规范 Doris数据变更规范 Doris命名规范 Doris数据查询规范 Doris数据导入规范 Doris UDF开发规范 Doris连接运行规范

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定时使用compute increment stats <table_name>刷新常用表的统计信息，加速查询 Impala依赖表统计信息对查询消耗的资源做预估，准确的统计信息有利于Impala更合理地解析执行计划，分配资源。 定时进行小文件合并，减少单表的文件数量，提升元数据加载速率

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Impalad（Coordinator）角色的jvm内存要大于或等于Catalog角色的jvm内存 Impala的元数据存放在内存中，Impalad需要从Catalog同步全量元数据，要保证Impala的jvm内存大于Catalog的jvm内存，才可以容纳下这些元数据。 建表时分

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Kafka应用开发简介 Kafka简介 Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点：

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现或无法实现的应用。 Kudu的应用场景有： 需要最终用户立即使用新到达数据的报告型应用。 同时支持大量历史数据查询和细粒度查询的时序应用。 使用预测模型并基于所有历史数据定期刷新预测模型来做出实时决策的应用。 Kudu开发接口简介 Kudu本身是由C++语言开发的，但它支持使用

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YARN应用开发简介 简介 Yarn是一个分布式的资源管理系统，用于提高分布式的集群环境下的资源利用率，这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是

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Flink应用开发简介 简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并

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Storm应用开发概述 Storm应用开发简介 Storm应用开发常用概念 Storm应用开发流程 父主题： Storm开发指南（普通模式）

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Storm应用开发简介 简介 Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学

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telliJ IDEA中的代码打包成jar包。 打包Strom样例工程应用 打包业务 将IntelliJ IDEA代码生成的jar包与工程依赖的jar包，合并导出可提交的source.jar。 打包Strom应用业务 提交拓扑 指导用户将开发好的程序提交运行。 提交Storm拓扑

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