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structure：表结构。
该机制利用了Flink的checkpoint机制创建流应用的快照，并将快照的元数据（meta-data）写入到一个额外的持久化文件系统中。
HetuEngine预留关键字 表1罗列了系统预留的关键字，以及它们在其他SQL标准中是否为预留关键字。如果需要使用这些关键字作为标识符，请加注双引号。
例如执行： smartctl -l error -H /dev/sda 查看命令执行结果的“Command/Feature_name”列，如果出现“READ SECTOR(S)”或者“WRITE SECTOR(S)”表示磁盘有坏道；如果出现其他错误，表示磁盘电路板有问题。
sr_addr_sk,sr_store_sk,sr_reason_sk,sr_ticket_number,sr_return_quantity,sr_return_amt,sr_return_tax,sr_return_amt_inc_tax,sr_fee,sr_return_ship_cost
MRS集群处理的数据源来源于OBS或HDFS，HDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），OBS（Object Storage Service）即对象存储服务，是一个基于对象的海量存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力
图21 选择Scala语言 当IDEA可以识别出Scala SDK时，在设置界面，选择编译的依赖jar包，然后单击“OK”应用设置 图22 Add Scala Support 当系统无法识别出Scala SDK时，需要自行创建。 单击“Create...”。
在IDEA主页面，选择“File > Project Structures...”进入“Project Structure”页面。 在“Project Structure”页面，选择“Artifacts”，单击“+”并选择“JAR > Empty”。
该机制利用了Flink的checkpoint机制创建流应用的快照，并将快照的元数据（meta-data）写入到一个额外的持久化文件系统中。
该机制利用了Flink的checkpoint机制创建流应用的快照，并将快照的元数据（meta-data）写入到一个额外的持久化文件系统中。
该机制利用了Flink的checkpoint机制创建流应用的快照，并将快照的元数据（meta-data）写入到一个额外的持久化文件系统中。
sr_addr_sk,sr_store_sk,sr_reason_sk,sr_ticket_number,sr_return_quantity,sr_return_amt,sr_return_tax,sr_return_amt_inc_tax,sr_fee,sr_return_ship_cost
图2 Quick Start 在下拉框中选择“Project Defaults > Project Structure”。 图3 Configure 在弹出的“Project Structure for New Projects”页面中，选择“SDKs”，单击加号添加JDK。
MRS集群版本说明 MRS集群版本类型 MRS集群版本类型分为普通版与LTS版本，不同版本集群所包含的组件内容及特性略有不同，用户可根据自身业务需求进行选择。 普通版 功能说明 普通版支持集群基础操作如配置、管理和运维等，具体可以查看用户指南。 组件介绍 除共有组件外，普通版集群还支持
SecurityKafkaWordCount { public static void main(String[] args) throws Exception { JavaStreamingContext ssc = createContext(args); //启动Streaming系统
public class KafkaWordCount { public static void main(String[] args) { JavaStreamingContext ssc = createContext(args); //启动Streaming系统
public class KafkaWordCount { public static void main(String[] args) { JavaStreamingContext ssc = createContext(args); //启动Streaming系统
打开FineBI，选择“管理系统 > 数据连接 > 数据连接管理 > 新建数据连接 > 所有”，选择“Presto”并打开。参考图2新建连接。 图2 新建连接 参考下表配置连接参数。
MemArtsCC基本原理 MemArtsCC是一款面向存算分离架构的分布式计算侧缓存系统，采用极轻量化的架构设计，部署在计算侧的集群中，通过智能预取远端对象存储上的数据提供高速缓存能力，从而来加速计算任务执行。
在MRS的大数据生态系统中，Alluxio位于计算和存储之间，为包括Apache Spark、Presto、Mapreduce和Apache Hive的计算框架提供了数据抽象层，使上层的计算应用可以通过统一的客户端API和全局命名空间访问包括HDFS和OBS在内的持久化存储系统，从而实现了对计算和存储的分离
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