"${files[*]}") 用户提交结构流任务时，通常需要通过--jars命令指定kafka相关jar包的路径，当前版本用户除了这一步外还需要将$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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iveScript脚本和直接执行Hive SQL语句。 Flink：提供一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态计算。 HadoopStreaming：HadoopStreaming作业像普通Hadoop作业一样，除了可以指定输入和输出的HDFS路径的参数外

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器中的JAVA应用安装Agent来监控JAVA应用。 监控Node.js应用：AOM支持通过快速接入Agent或手动接入Agent来监控Node.js应用。 监控JAVA应用（快速接入Agent） AOM提供应用接入功能，通过快速接入Agent来监控JAVA应用。 Java语言支

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e Spark Streaming从Kafka接收数据并进行统计分析的Java/Scala示例程序。 本工程应用程序实时累加计算Kafka中的流数据，统计每个单词的记录总数。 SparkStreamingKafka010ScalaExample SparkStreamingtoHbaseJavaExample010

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取消分段上传任务(Java SDK) 功能说明 通过分段上传任务的ID，取消指定桶中的分段上传任务。 您可以选择取消多段上传任务，取消多段上传任务之后无法再次使用该上传ID上传任何段。然后，OBS将释放被取消的多段上传任务中的每个段数据的所有存储。如果有多段上传已在进行中，即使您

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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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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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会以同样的方式执行工作流中的下一个“Action Node”，直到工作流中所有“Action Node”都完成（完成包括失败）。 Oozie工作流提供各种类型的“Action Node”用于支持不同的业务需要，如MapReduce，HDFS，SSH，Java以及Oozie子流程。

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示例1：创建单流录制任务 场景描述 若您需要对某一个房间的实时音视频进行录制，可以在加入房间后，调用录制接口创建单流录制任务。 前提条件 已获取需要使用的SparkRTC服务的终端节点：rtc-api.myhuaweicloud.com。 已创建用于存储录制文件的OBS桶，并完成OBS桶授权。您可以通过调用OBS

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") .getOrCreate(); //创建表示来自kafka的输入行流的DataSet。 Dataset<String> lines = spark .readStream() .format("kafka")

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text（所有流功能的基础）使用SparkContext启动Receiver成为长驻运行任务。这些Receiver接收并保存流数据到Spark内存中以供处理。用户传送数据的生命周期如图5所示： 图5 数据传输生命周期 接收数据（蓝色箭头） Receiver将数据流分成一系列小块，

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apache.spark.deploy.SparkHadoopUtil$.yarn$lzycompute(SparkHadoopUtil.scala:385) at org.apache.spark.deploy.SparkHadoopUtil$.yarn(SparkHadoopUtil

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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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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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Streaming提供的抽象概念。 DStream表示一个连续的数据流，是从数据源获取或者通过输入流转换生成的数据流。从本质上说，一个DStream表示一系列连续的RDD。RDD是一个只读的、可分区的分布式数据集。 DStream中的每个RDD包含了一个区间的数据。如图4所示。 图4 DStream与RDD关系

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invoke(Method.java:498) org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:762) org.apache.spark.deploy

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LargeFileUploadDemo.java HttpClientDemo.java 引用类: Constant.java SSLCipherSuiteUtil.java UnsupportProtocolException.java IDEA的配置方式 支持以下几种配置方式，用户可根据业务需求选择。

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Java Java客户端接入示例 Java开发环境搭建

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可使用原生Base64类 import java.util.Base64; import java.util.Date; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.UUID;

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Element; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.security.MessageDigest; import java.time.LocalDateTime;

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Java 公共要求 代码样例 父主题： 语音验证码代码样例

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