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Flink Join样例程序开发思路 场景说明 假定某个Flink业务1每秒就会收到1条消息记录，消息记录某个用户的基本信息，包括名字、性别、年龄。另有一个Flink业务2会不定时收到1条消息记录，消息记录该用户的名字、职业信息。 基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功
Kafka应用开发简介 Kafka简介 Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点：
创建FlinkServer数据连接 通过数据连接，访问不同的数据服务，当前FlinkServer支持HDFS、Kafka、Redis类型的数据连接。 创建FlinkServer数据连接步骤 访问Flink WebUI，请参考访问FlinkServer WebUI界面。 选择“系统管理
val resultValue = hbase1Value.toInt + hbase2Value.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(qualifier)
Integer.parseInt(hbase1Value) + Integer.parseInt(hbase2Value); // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(qualifier)
(tel_phone STRING, email STRING); Impala使用OBS存储。 需要在集群管理页面MRS Manager里面设置指定的参数到core-site.xml，AK/SK可登录“OBS控制台”，进入“我的凭证”页面获取。 fs.obs.access.key=AK;
river失联，然后整个应用停止。 解决办法： 在Spark客户端的“spark-defaults.conf”文件中或通过set命令行进行设置。参数配置时要保证channel过期时间（spark.rpc.io.connectionTimeout）大于或等于RPC响应超时时间（spark
ZooKeeper进程垃圾回收（GC）时间超过阈值 ALM-13004 ZooKeeper堆内存使用率超过阈值 ALM-13005 ZooKeeper中组件顶层目录的配额设置失败 ALM-13006 Znode数量或容量超过阈值 ALM-13007 ZooKeeper客户端可用连接数不足 ALM-13008 ZooKeeper
自定义自动化脚本执行失败后，是否继续执行后续脚本和创建集群。建议您在调试阶段设置为“continue”，无论此自定义自动化脚本是否执行成功，则集群都能继续安装和启动。 约束限制： 由于缩容成功无法回滚，因此缩容后执行的脚本“fail_action”必须设置为“continue”。 取值范围： continue：继续执行后续脚本。
Kafka应用开发简介 Kafka简介 Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点：
Spark2x多租户 背景介绍 JDBCServer多主实例方案中，JDBCServer的实现使用YARN-Client模式，但YARN资源队列只有一个，为了解决这种资源局限的问题，引入了多租户模式。 多租户模式是将JDBCServer和租户绑定，每一个租户对应一个或多个JDBC
(key string, value string) stored as RCFile; HIVE使用OBS存储。 需要在beeline里面设置指定的参数，AK/SK可登录“OBS控制台”，进入“我的凭证”页面获取。 set fs.obs.access.key=AK; set fs
Integer.parseInt(hbase1Value) + Integer.parseInt(hbase2Value); // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(qualifier)
使用永洪BI访问MRS HetuEngine 应用场景 永洪BI是一款一站式大数据BI平台，全面覆盖数据分析过程中的各个环节，轻松完成全流程数据分析任务，包括数据采集、清洗、整合、存储、计算、建模、训练、展现、协作等，极大降低了实施、集成、培训的成本。 本章节以Yonghong Desktop
计费说明 MRS服务计费简单、易于预测。MRS支持按需计费，同时您也可以选择更经济的包年、包月的包周期计费方式。为了便于您便捷的下单购买，在控制台购买界面中已经为您计算好了整个MRS集群的价格，您可一键完成购买。 计费项 购买MRS集群的费用包含两个部分： MRS服务管理费用 您可以在“费用中心
配置Windows通过EIP访问集群Spark 操作场景 该章节通过指导用户配置集群绑定EIP，并配置Spark文件的方法，方便用户可以在本地对样例文件进行编译。 本章节以运行SparkScalaExample样例为例进行说明。 操作步骤 为集群的每个节点申请弹性公网IP，并将本
配置Windows通过EIP访问普通模式集群HDFS 操作场景 该章节通过指导用户配置集群绑定EIP，并配置HDFS文件的方法，方便用户可以在本地对样例文件进行编译。 本章节以运行HdfsExample样例为例进行说明。 操作步骤 为集群的每个节点申请弹性公网IP，并将本地Win
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(baseDir, OUTPUT_DIR_NAME)); // 设置输出键值类型 job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(Text
SQL作业，作业类型选择“流作业”。在作业开发界面进行如下作业配置，并启动作业。需勾选“基础参数”中的“开启CheckPoint”，“时间间隔（ms）”可设置为“60000”，“模式”可使用默认值。 如果当前MRS集群为安全模式，执行以下操作： create table kafkasource(
val resultValue = hbase1Value.toInt + hbase2Value.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(qualifier)
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