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MySQL链路任务启动时如何从指定位置抓取数据 现象描述 MySQL链路任务启动时，可以从指定位置抓取数据，本章节主要介绍如何获取指定位置参数。 图1 启动任务 处理步骤 使用工具或者命令行连接MySQL数据库（本示例使用Navicat工具连接）。 执行以下命令。 SHOW MASTER
通过Sqoop从Hive导出数据到MySQL 8.0时报数据格式错误 本章节仅适用于MRS 3.1.0版本集群。 用户问题 MRS 3.1.0集群Sqoop从Hive导出数据到MySQL 8.0时报数据格式错误。 问题现象 原因分析 通过日志判断得知是格式异常。 处理步骤 确认分
Flink开启Checkpoint样例程序（Java） 功能介绍 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量，并做到状态严格一致性。 代码样例 快照数据 该数据在算子制作快照时用于保存到目前为止算子记录的数据条数。 import java.io.Seriablizale;
Flink开启Checkpoint样例程序（Java） 功能介绍 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量，并做到状态严格一致性。 代码样例 快照数据 该数据在算子制作快照时用于保存到目前为止算子记录的数据条数。 import java.io.Seriablizale;
使用Hcatalog方式同步Hive和MySQL之间的数据，timestamp和data类型字段会报错 问题 使用Hcatalog方式同步Hive和MySQL之间的数据，timestamp和data类型字段会报错： 回答 调整Sqoop源码包中的代码，将timestamp强制转换类型和Hive保持一致。
Flink开启Checkpoint样例程序（Scala） 功能介绍 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量，并做到状态严格一致性。 代码样例 发送数据形式 case class SEvent(id: Long, name: String, info: String, count:
Flink开启Checkpoint样例程序开发思路 场景说明 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量，并做到状态严格一致性，即：当应用出现异常并恢复后，各个算子的状态能够处于统一的状态。 数据规划 使用自定义算子每秒钟产生大约10000条数据。 产生的数据为一个四元组
Flink开启Checkpoint样例程序开发思路 场景说明 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量，并做到状态严格一致性，即：当应用出现异常并恢复后，各个算子的状态能够处于统一的状态。 数据规划 使用自定义算子每秒钟产生大约10000条数据。 产生的数据为一个四元组
通过Sqoop读取MySQL数据并写parquet文件到OBS时失败 用户问题 通过Sqoop读取MySQL数据，然后直接写到OBS，指定parquet格式时写入报错，不指定parquet时不报错。 问题现象 原因分析 parquet格式不支持hive3，用Hcatalog方式写入。
开启Kafka高可靠功能 操作场景 如果需执行表1中的CDL数据同步任务时，需开启Kafka高可靠性功能，防止当Kafka发生故障或者Kafka重启时传输的数据丢失。 表1 使用MRS Kafka同步数据的CDL任务 数据源 目的端 描述 MySQL Hudi 该任务支持从MySQL同步数据到Hudi。
开启Oozie HA机制 操作场景 Oozie多个节点同时提供服务的时候，通过ZooKeeper来提供高可用（HA）功能，防止单节点故障以及多节点同时处理一个任务。 本章节内容仅适用于MRS 3.1.2及之后版本。 对系统影响 操作过程中需要重启Oozie服务。重启过程中，Oozie服务无法提供服务。
Impala启用并配置动态资源池 本文介绍如何使用动态资源池控制impala并发。 问题背景 客户需要使用动态资源池控制impala并发。 登录到集群的master1节点上，然后切换到omm用户下，在/home/omm目录下创建fair-scheduler.xml、llama-site
Flink开启Checkpoint样例程序（Scala） 功能介绍 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量，并做到状态严格一致性。 代码样例 发送数据形式 case class SEvent(id: Long, name: String, info: String, count:
Sqoop读取MySQL数据到HBase时报HBaseAdmin.<init>方法找不到异常 问题 使用MRS的Sqoop客户端（1.4.7版本），从MySQL数据库中指定表抽取数据，存放到HBase（2.2.3版本）指定的表中，报出异常： Trying to load data
Impala启用并配置动态资源池 本文介绍如何使用动态资源池控制impala并发。 问题背景 客户需要使用动态资源池控制impala并发。 登录到集群的master1节点上，然后切换到omm用户下，在/home/omm目录下创建fair-scheduler.xml、llama-site
开启/关闭TTL 命令功能 开启或者关闭Hudi表的TTL能力。 命令格式 call ttl_configuration(table => "[table]", path => "[path]", enabled => "[enabled]", strategy => "[strategy]"
Flink开启Checkpoint样例程序（Java） 功能介绍 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量，并做到状态严格一致性。 代码样例 快照数据 该数据在算子制作快照时用于保存到目前为止算子记录的数据条数。 import java.io.Seriablizale;
Flink开启Checkpoint样例程序（Scala） 功能介绍 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量，并做到状态严格一致性。 代码样例 发送数据形式 case class SEvent(id: Long, name: String, info: String, count:
健康检查时，误将JDBCServer Kill 问题 健康检查方案中，在并发执行的语句达到线程池上限后依然会导致健康检查命令无法执行，从而导致健康检查程序超时，然后把Spark JDBCServer进程Kill。 回答 当前JDBCServer中存在两个线程池HiveServer2-Handler-Pool和Hiv
Flink开启Checkpoint样例程序开发思路 场景说明 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量，并做到状态严格一致性，即：当应用出现异常并恢复后，各个算子的状态能够处于统一的状态。 数据规划 使用自定义算子每秒钟产生大约10000条数据。 产生的数据为一个四元组
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