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秒级，且兼具可靠性。 Flink整个系统包含三个部分： Client Flink Client主要给用户提供向Flink系统提交用户任务（流式作业）的能力。 TaskManager Flink系统的业务执行节点，执行具体的用户任务。TaskManager可以有多个，各个TaskManager都平等。
Manager修改了服务配置参数并重启了服务，请重新准备好客户端配置文件并更新客户端。 场景1： A集群和B集群（对端集群、互信集群）是同类型集群，例如均是分析集群或者流式集群，请参见更新客户端配置（2.x及之前版本）分别更新客户端配置文件。 更新A集群的客户端配置文件。 更新B集群的客户端配置文件。 场景2：
7s SparkResource2x：120 Spark Streaming Spark Streaming是在Spark批处理平台提供的流式数据的处理能力，以“mini-batch”的方式处理从外部输入的数据。 在Spark客户端的“spark-defaults.conf”文件中配置如下参数。
7s SparkResource2x：120 Spark Streaming Spark Streaming是在Spark批处理平台提供的流式数据的处理能力，以“mini-batch”的方式处理从外部输入的数据。 在Spark客户端的“spark-defaults.conf”文件中配置如下参数。
%-5p [%t] %c{2}: %m%n HBase双读操作相关配置项说明 表1 hbase-dual.xml配置项 配置项名称 配置项详解 默认值 级别 hbase.dualclient.active.cluster.configuration.path 主集群HBase客户端配置目录
core_node_streaming_group：流式Core节点组，流式集群和混合集群均需包含该节点组。 task_node_analysis_group：分析Task节点组，分析集群和混合集群可根据需要选择该节点组。 task_node_streaming_group：流式Task节点组，流式集群、混合集群可根据需要选择该节点组。
多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构 支持稀疏索引 支持数据Insert和Update ClickHouse的应用场景： 实时数仓场景 使用流式计算引擎（如Flink）把实时数据写入ClickHouse，借助ClickHouse的优异查询性能，在亚秒级内响应多维度、多模式的实时查询分析请求。
iotdb-udf-exmaple 该样例程序介绍了如何实现一个简单的IoTDB自定义函数（UDF）。 Kafka kafka-examples Kafka流式数据的处理Java示例程序。 本工程基于Kafka Streams完成单词统计功能，通过读取输入Topic中的消息，统计每条消息中的单词个
iotdb-udf-exmaple 该样例程序介绍了如何实现一个简单的IoTDB自定义函数（UDF）。 Kafka kafka-examples Kafka流式数据的处理Java示例程序。 本工程基于Kafka Streams完成单词统计功能，通过读取输入Topic中的消息，统计每条消息中的单词个
false：安装未完成。 默认取值： 不涉及 clusterType Integer 参数解释： 集群类型。 约束限制： 不涉及 取值范围： 0：分析集群。 1：流式集群。 2：混合集群。 3：自定义集群。 4：离线集群。 默认取值： 不涉及 logCollection Integer 参数解释： 集群安装失败时，是否搜集日志。
false：安装未完成。 默认取值： 不涉及 clusterType Integer 参数解释： 集群类型。 约束限制： 不涉及 取值范围： 0：分析集群。 1：流式集群。 2：混合集群。 3：自定义集群。 4：离线集群。 默认取值： 不涉及 logCollection Integer 参数解释： 集群安装失败时，是否搜集日志。
cluster_type 否 Integer 参数解释： 集群类型。暂不支持通过接口方式创建混合集群。 约束限制： 不涉及 取值范围： 0：分析集群。 1：流式集群。 默认取值： 0 log_collection 否 Integer 参数解释： 集群创建失败时，是否收集失败日志。默认设置为1，将创
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