20:35 Flink异步Checkpoint样例 MapReduce服务 MRS Flink实现配置表与实时流join的样例 29:34 Flink实现配置表与实时流join的样例 MapReduce服务 MRS Flink读写Kafka样例 23:07 Flink读写Kafka样例

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若提交应用的同时开启Kafka后进先出和流控功能，对于B段时间进入Kafka的数据，将不启动流控功能，以确保读取这些数据的任务调度优先级最低。应用重新启动后C段时间的任务启用流控功能。 配置描述 在Spark Driver端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。

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如果提交应用的同时开启Kafka后进先出和流控功能，对于B段时间进入Kafka的数据，将不启动流控功能，以确保读取这些数据的任务调度优先级最低。应用重新启动后C段时间的任务启用流控功能。 配置描述 在Spark Driver端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。

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s/apps/cron 其他任务样例中已包含HDFS任务样例。 样例目录下需关注文件如表2所示。 表2 文件说明 文件名称 描述 job.properties 工作流的参数变量定义文件。 workflow.xml 工作流的规则定制文件。 lib 工作流运行依赖的jar包目录。 coordinator

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s/apps/cron 其他任务样例中已包含HDFS任务样例。 样例目录下需关注文件如表2所示。 表2 文件说明 文件名称 描述 job.properties 工作流的参数变量定义文件。 workflow.xml 工作流的规则定制文件。 lib 工作流运行依赖的jar包目录。 coordinator

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Spark应用开发规则 Spark应用中，需引入Spark的类 对于Java开发语言，正确示例： // 创建SparkContext时所需引入的类。 import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext // RDD操作时引入的类。 import

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Java SDK配置 调用示例 通用接口 ERC721业务接口 ERC1155业务接口 ERC998业务接口 合约仓库业务接口 工具接口 数据结构 父主题： SDK参考

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import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util

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first) 提供多流合并的能力 表13 提供多流合并的能力的相关接口 API 说明 public final DataStream<T> union(DataStream<T>... streams) Union两个或多个数据流，生成一个新的包含了来自所有流的所有数据的数据流。 说明：

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Java Java API主要由org.apache.oozie.client.OozieClient提供。 表1 接口介绍 方法 说明 public String run(Properties conf) 运行job public void start(String jobId)

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first) 提供多流合并的能力 表13 提供多流合并的能力的相关接口 API 说明 public final DataStream<T> union(DataStream<T>... streams) Union两个或多个数据流，生成一个新的包含了来自所有流的所有数据的数据流。 说明：

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Java Java API主要由org.apache.oozie.client.OozieClient提供。 表1 接口介绍 方法 说明 public String run(Properties conf) 运行job public void start(String jobId)

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first) 提供多流合并的能力 表13 提供多流合并的能力的相关接口 API 说明 public final DataStream<T> union(DataStream<T>... streams) Union两个或多个数据流，生成一个新的包含了来自所有流的所有数据的数据流。 说明：

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Java 准备环境 获取与安装 本地应用注入iDME注解示例 创建数据实例示例 查询某实体的实例数据示例 父主题： 客户端SDK

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Java 开发事件函数 java模板 制作依赖包

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spark-submit --queue tenant_spark --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn-client ../examples/jars/spark-examples_*.jar 删除Task节点

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提交Spark任务时提示参数格式错误 问题现象 用户在使用Spark组件时，提交集群任务运行失败，提示参数格式错误。 原因分析 执行的命令包含了非法字符。 上传的jar包属主属组异常。 处理步骤 检查用户执行命令./bin/spark-submit --class cn.interf

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使用which java命令查看默认的JAVA命令是否是客户端的JAVA。 如果不是，请按正常的客户端执行流程。 source ${client_path}/bigdata_env kinit 用户名，然后输入用户名对应的密码，启动任务即可。 父主题： 使用Spark

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Spark Spark jar包冲突列表 Jar包名称 描述 处理方案 spark-core_2.1.1-*.jar Spark任务的核心jar包。 Spark可以直接使用开源同版本的Spark包运行样例代码，但是不同版本的spark-core包在使用的时候可能导致互相序列化ID不一样，因此建议使用集群自带jar包。

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有资源去运行计算任务，导致第一个任务一直在等待，后续任务一直在排队。从现象上看，就是如问题中的图1中所示，会有两个任务一直在等待。 因此，当Web出现两个任务一直在等待的情况，首先检查Spark的核数是否大于Receiver的个数。 Receiver在Spark Streaming中是一个常驻的Spark

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conf和keytab文件。 用户提交结构流任务时，通常需要通过--jars命令指定kafka相关jar包的路径，当前版本用户除了这一步外还需要将$SPARK_HOME/jars/streamingClient010目录中的kafka-clients jar包复制到$SPARK_HOME/jars目录下，否则会报class

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