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    作息时间程序 内容精选 换一换
  • 迅响定制小程序

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  • 程序包管理概述

    已成功(Finished):表示程序包已经上传。 已失败(Failed):表示程序包上传失败。 创建时间 创建程序包的时间。 更新时间 更新程序包的时间。 操作 权限管理:对程序包用户进行权限管理。 删除:删除程序包。 更多: 修改所有者:修改程序包用户。 标签:添加或编辑程序包标签。 父主题: 程序包管理

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  • 作息时间程序 相关内容
  • 场景说明

    析数据生成UserRecord信息。 筛选女性网民上网时间数据信息。 按照姓名、性别进行keyby操作,并汇总在一个时间窗口内每个女性上网时间。 筛选连续上网时间超过阈值的用户,并获取结果。 父主题: DataStream程序

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  • Scala样例代码

    Scala样例代码 功能介绍 实时统计连续网购时间超过2个小时的女性网民信息,将统计结果直接打印出来。 DataStream FlinkStreamScalaExample代码样例 下面代码片段仅为演示,具体代码参见com.huawei.bigdata.flink.examples

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  • 作息时间程序 更多内容
  • Java样例代码

    Java样例代码 功能介绍 统计连续网购时间超过2个小时的女性网民信息,将统计结果直接打印。 DataStream FlinkStreamJavaExample代码样例 下面代码片段仅为演示,具体代码参见com.huawei.bigdata.flink.examples.FlinkStreamJavaExample:

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  • 场景说明

    析数据生成UserRecord信息。 筛选女性网民上网时间数据信息。 按照姓名、性别进行keyby操作,并汇总在一个时间窗口内每个女性上网时间。 筛选连续上网时间超过阈值的用户,并获取结果。 父主题: DataStream程序

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  • 编包并运行程序

    编包并运行程序 操作场景 在程序代码完成开发后,编译jar包并上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Flink客户端的运行步骤是相同的。 基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行,只支持在Linux环境下运行。

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  • MapReduce统计样例程序

    MapReduce统计样例程序 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本,基于某些业务要求,要求开发MapReduce应用程序实现如下功能。 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名,第二列为性别,第三列为本次停留时间,单位为分钟,分隔符为“

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  • Scala样例代码

    Scala样例代码 功能介绍 实时统计连续网购时间超过2个小时的女性网民信息,将统计结果直接打印出来。 DataStream FlinkStreamScalaExample代码样例 下面代码片段仅为演示,具体代码参见com.huawei.bigdata.flink.examples

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  • Java样例代码

    Java样例代码 功能介绍 统计连续网购时间超过2个小时的女性网民信息,将统计结果直接打印。 DataStream FlinkStreamJavaExample代码样例 下面代码片段仅为演示,具体代码参见com.huawei.bigdata.flink.examples.FlinkStreamJavaExample:

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  • Scala样例代码

    sparkContext.textFile(args(0)) //筛选女性网民上网时间数据信息 val data = text.filter(_.contains("female")) //汇总每个女性上网时间 val femaleData:RDD[(String,Int)] = data

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  • 场景说明

    解析数据生成UserRecord信息。 筛选女性网民上网时间数据信息。 按照姓名、性别进行keyby操作,并汇总在一个时间窗口内每个女性上网时间。 筛选上网时间超过阈值的用户,并获取结果。 父主题: DataStream程序

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  • Java样例代码

    Integer> female) throws Exception { //取出姓名和停留时间两列,用于后面按名字求逗留时间的总和 Tuple2<String, Integer> femaleAndTime = new Tuple2<String

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  • 编包并运行程序

    sh之前,应预先将Flink应用程序的运行依赖包拷贝到客户端目录{client_install_home}/Flink/flink/lib下,应用程序运行依赖包请参考参考信息。 不同的样例工使用的依赖包可能会有冲突,在运行新的样例工时需删除旧的样例工拷贝至户端目录{client

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  • Python样例代码

    """ 以下程序主要实现以下几步功能: 1.读取数据。其是传入参数argv[1]指定数据路径 - text 2.筛选女性网民上网时间数据信息 - filter 3.汇总每个女性上网时间 - map/map/reduceByKey 4.筛选出时间大于两个小时的女性网民信息

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  • Scala样例代码

    Scala样例代码 功能简介 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 代码样例 下面代码片段仅为演示,具体代码参见com.huawei.bigdata.spark.examples.FemaleInfoCollection: object FemaleInfoCollection

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  • 典型场景说明

    开发思路 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 主要分为四个部分: 读取原文件数据。 筛选女性网民上网时间数据信息。 汇总每个女性上网总时间。 筛选出停留总时间大于2个小时的女性网民信息。 父主题: MapReduce统计样例程序

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  • 编译并运行程序

    编译并运行程序程序代码完成开发后,建议您上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Flink客户端的运行步骤是一样的。 基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行,只支持在Linux环境下运行。 操作步骤 在IntelliJ

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  • 场景说明

    析数据生成UserRecord信息。 筛选女性网民上网时间数据信息。 按照姓名、性别进行keyby操作,并汇总在一个时间窗口内每个女性上网时间。 筛选连续上网时间超过阈值的用户,并获取结果。 父主题: DataStream程序

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  • 典型场景说明

    开发思路 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 主要分为四个部分: 读取原文件数据。 筛选女性网民上网时间数据信息。 汇总每个女性上网总时间。 筛选出停留总时间大于2个小时的女性网民信息。 父主题: MapReduce统计样例程序

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  • 场景说明

    开发思路 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 主要分为四个部分: 读取原文件数据。 筛选女性网民上网时间数据信息。 汇总每个女性上网总时间。 筛选出停留时间大于两个小时的女性网民信息。 父主题: Spark Core程序

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  • Python样例代码

    """ 以下程序主要实现以下几步功能: 1.读取数据。其是传入参数argv[1]指定数据路径 - text 2.筛选女性网民上网时间数据信息 - filter 3.汇总每个女性上网时间 - map/map/reduceByKey 4.筛选出时间大于两个小时的女性网民信息

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  • Scala样例代码

    3.筛选女性网民上网时间数据信息 val femaleRecords = records.filter(_._2 == "female") .map(x => (x._1, x._3)) // 4.汇总在一个时间窗口内每个女性上网时间 val aggregateRecords

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  • 场景说明

    场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本,基于某些业务要求,要求开发Spark应用程序实现如下功能: 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名,第二列为性别,第三列为本次停留时间,单位为分钟,分隔符为“,”。 log1

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  • 场景说明

    场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本,基于某些业务要求,要求开发Spark应用程序实现如下功能: 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名,第二列为性别,第三列为本次停留时间,单位为分钟,分隔符为“,”。 log1

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  • Scala样例代码

    text = sc.textFile(args(0)) //筛选女性网民上网时间数据信息 val data = text.filter(_.contains("female")) //汇总每个女性上网时间 val femaleData:RDD[(String,Int)] = data

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  • Scala样例代码

    sparkContext.textFile(args(0)) //筛选女性网民上网时间数据信息 val data = text.filter(_.contains("female")) //汇总每个女性上网时间 val femaleData:RDD[(String,Int)] = data

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  • 场景说明

    统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 主要分为四个部分: 创建表,将日志文件数据导入到表中。 筛选女性网民,提取上网时间数据信息。 汇总每个女性上网总时间。 筛选出停留时间大于两个小时的女性网民信息。 父主题: Spark SQL程序

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  • 场景说明

    场景说明 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本,基于某些业务要求,要求开发Spark应用程序实现如下功能: 实时统计连续网购时间超过半个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名,第二列为性别,第三列为本次停留时间,单位为分钟,分隔符为“,”。 log1.txt:周六网民停留日志

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  • Scala样例代码

    Scala样例代码 功能简介 实时统计连续网购时间超过2个小时的女性网民信息,将统计结果直接打印出来。 样例代码 下面代码片段仅为演示,具体代码参见com.huawei.flink.example.stream.FlinkStreamScalaExample: 1 2 3

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  • Python样例代码

    """ 以下程序主要实现以下几步功能: 1.读取数据。其是传入参数argv[1]指定数据路径 - textFile 2.筛选女性网民上网时间数据信息 - filter 3.汇总每个女性上网时间 - map/map/reduceByKey 4.筛选出时间大于两个小时的女性网民信息

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  • Java样例代码

    Integer> female) throws Exception { //取出姓名和停留时间两列,用于后面按名字求逗留时间的总和 Tuple2<String, Integer> femaleAndTime = new Tuple2<String

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  • Java样例代码

    Integer> female) throws Exception { //取出姓名和停留时间两列,用于后面按名字求逗留时间的总和 Tuple2<String, Integer> femaleAndTime = new Tuple2<String

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  • 样例代码说明

    样例代码说明 功能介绍 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 主要分为三个部分: 从原文件中筛选女性网民上网时间数据信息,通过类CollectionMapper继承Mapper抽象类实现。 汇总每个女性上网时间,并输出时间大于两个小时的女性网民信息,通过类Colle

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  • 查看和处理程序运行事件

    在弹出的处理事件窗口中,选择处理方式,处理进告警事件,如图4所示。 图4 处理进告警事件 表2 处理告警事件 处理方式 处理方式说明 可信 标记进为“可信”状态,标记为“可信”的进,该进启动后将不会触发告警。 不可信 标记进为“不可信”状态,标记为“不可信”的进,该进启动后将触发告警。 未知

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  • 场景说明

    场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本,基于某些业务要求,要求开发Spark应用程序实现如下功能: 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名,第二列为性别,第三列为本次停留时间,单位为分钟,分隔符为“,”。 log1

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  • 场景说明

    场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志,基于某些业务要求,要求开发Spark应用程序实现如下功能: 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名,第二列为性别,第三列为本次停留时间,单位为分钟,分隔符为“,”。 log1

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  • Java样例代码

    参数解析: // <batchTime>为Streaming分批的处理间隔。 // <windowTime>为统计数据的时间跨度,时间单位都是秒。 // <topics>为Kafka中订阅的主题,多以逗号分隔。 // <brokers>为获取元数据的kafka地址。

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