配置分析任务输入 点击目标分析任务，如下图1所示。 图1 目标分析任务 点击资产ID的修改图标进行修改，如下图2所示（只有属性引用类型为“引用其他资产属性”的输入参数需要配置资产ID）。 图2 资产ID 父主题： 工作台

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CloudTable HBase输入流 功能描述 创建source流从 表格存储服务 CloudTable的HBase中获取数据，作为作业的输入数据。HBase是一个稳定可靠，性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭

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MRS Kafka输入流 功能描述 创建source流从Kafka获取数据，作为作业的输入数据。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。MRS基于Apache

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开源Kafka输入流 功能描述 创建source流从Kafka获取数据，作为作业的输入数据。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kaf

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EdgeHub输入流（EOS） 功能描述 创建边缘作业source流，从EdgeHub中获取数据。用户数据写入EdgeHub中，Flink边缘作业从中读取数据，作为流计算的数据输入。 适用于物联网IOT场景，将实时流计算能力从云端延伸到边缘，在边缘快速实现对流数据实时、快速、准确

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输入输出定义 连接参数 连接器无需认证，无连接参数。 定义输入 输入参数 此触发事件在流类型执行动作中使用，它的输入是在创建流类型执行动作的第二步“配置输入”中定义的，在该触发事件中单击右下角“mock数据”可以填写数据用于mock测试。 输出参数 和输入参数相同。 定义输出 输入参数

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条数据。 图3 设置数字输入框数据联动 输入框最小值：输入数字的最小值。 输入框最大值：输入数字的最大值。 当数字输入框为数据联动时，最大/最小值按组件默认配置，即最大值为253-1。 最大值不建议超过最大安全整数，若需填写更大数值，建议使用单行文本输入。 展示小数位：设置数字小数点后的位数。

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自拓展输入流 用户可通过编写代码实现从想要的云生态或者开源生态获取数据，作为Flink作业的输入数据。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 CREATE SOURCE STREAM stream_id (attr_name attr_type (',' attr_name attr_type)*

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MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1

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弹性文件服务支持多可用区吗？ 单个文件系统只能创建在一个可用区，比如可用区1，但是任何可用区都可以挂载访问。 文件系统不支持多可用区数据冗余，文件系统所在可用区不可用时，文件系统不可用。 父主题： 其他类

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个 服务器 组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat

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Text, IntWritable> { /** * map的输入，key为原文件位置偏移量，value为原文件的一行字符数据。 * 其map的输入key，value为文件分割方法InputFormat提供，用户不设置，默认 * 使用TextInputFormat。 */ public

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Hue中的输入框输入中文会出现混乱 用户问题 Hue中的输入框输入中文会出现混乱。 问题现象 Hue的输入框中输入中文时，会出现混乱，第一次输入不了的情况，也即输入的中文会首先出现英文，中文并未输入，再次输入会带上之前的内容，示例如下： 原因分析 Hue对中文的处理存在混乱的情况，需要进行修正。

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输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下：

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进入Yarn服务参数“全部配置”界面，在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 表1 参数配置-1 参数 描述 默认值 mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize map输入信息应被拆分成的数据块的最大大小。 由用户

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MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1

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MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat

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）与待归档的日志文件总大小有关。计算公式为：并行归档任务数=待归档的日志文件总大小/归档文件大小。 配置描述 进入Mapreduce服务参数“全部配置”界面，具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 在搜索框中输入参数名称，修改并保存配置。然后在Mapreduce服务“概览”页面选择“更多

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）与待归档的日志文件总大小有关。计算公式为：并行归档任务数=待归档的日志文件总大小/归档文件大小。 配置描述 进入Mapreduce服务参数“全部配置”界面，具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 在搜索框中输入参数名称，修改并保存配置。然后在Mapreduce服务“概览”页面选择“更多

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MapReduce应用开发常用概念 Hadoop shell命令 Hadoop基本shell命令，包括提交MapReduce作业，kill MapReduce作业，进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat，OutputFormat) M

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