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test --zookeeper 192.168.234.231:2181/kafka --from-beginning 当可以消费到数据时，表示集群服务正常。 查看Consumer相关配置，发现ZooKeeper连接地址错误。 Flume server.sources.Source02
、7、8个收费站）且数量大于同行车要求的数量则这两辆车是同行车。 实现1逻辑的缺点 ： 逻辑复杂 实现过程中shuffle操作过多，对性能影响较大。 图2 实现2逻辑 实现2的逻辑说明 ： 根据车牌号聚合该车通过的所有收费站并排序，处理后数据如下： 车牌号1，[（通过时间，收费站
、7、8个收费站）且数量大于同行车要求的数量则这两辆车是同行车。 实现1逻辑的缺点 ： 逻辑复杂 实现过程中shuffle操作过多，对性能影响较大。 图2 实现2逻辑 实现2的逻辑说明 ： 根据车牌号聚合该车通过的所有收费站并排序，处理后数据如下： 车牌号1，[（通过时间，收费站
选择“系统 > 对接 > 监控数据上传”。 单击“监控数据上传”右边的开关。 “监控数据上传”默认为不启用，开关显示为表示启用。 根据表2所示的说明填写上传参数： 表2 上传配置参数 参数名称 参数说明 FTP IP地址模式 必选参数，指定服务器IP地址模式，可选择“IPV4”或“IPV6”。
if exists，则不会抛出错误信息。 删除物化视图将导致删除与指定视图关联的元数据和表数据。 如果在删除物化视图之前部分数据被删除（元数据或表数据），则删除物化视图将失败。 示例 创建表。 hetuengine:tpcds_2gb> create table t1 (id int
Browser”显示的数字表示集群中所有作业的总数。 “Job Browser”将显示作业以下信息： 表1 MRS作业属性介绍 属性名 描述 “Logs” 表示作业的日志信息。如果作业有输出日志，则显示。 “ID” 表示作业的编号，由系统自动生成。 “Name” 表示作业的名称。 “Application
e、Channel、Sink三个模块组成，其中Source负责接收数据，Channel负责数据的传输，Sink则负责数据向下一端的发送。 表1 模块说明 名称 说明 Source Source负责接收数据或通过特殊机制产生数据，并将数据批量放到一个或多个Channel。Source的类型有数据驱动和轮询两种。
ontainer自动清理该目录，因此yarn-cluster模式不存在此问题。 解决措施 可在Linux下设置/tmp临时目录自动清理，或修改客户端中spark-defaults.conf配置文件的spark.local.dir配置项的值，将临时目录指定到特定的目录，再对该目录单独设置清理机制。
目前样例代码统一调用LoginUtil类进行安全认证，支持Oracle JAVA平台和IBM JAVA平台。 代码示例中请根据实际情况，修改“USERNAME”为实际用户名，例如“developuser”。 private static void login(String
ack、Heap日志，并且可以重启Worker进程。 拓扑日志级别动态调整：提供命令行和Storm UI两种方式对运行中的拓扑日志进行动态修改。 性能提升：与之前的版本相比，Storm的性能得到了显著提升。虽然，拓扑的性能和用例场景及外部服务的依赖有很大的关系，但是对于大多数场景来说，性能可以提升3倍。
ontainer自动清理该目录，因此yarn-cluster模式不存在此问题。 解决措施 可在Linux下设置/tmp临时目录自动清理，或修改客户端中spark-defaults.conf配置文件的spark.local.dir配置项的值，将临时目录指定到特定的目录，再对该目录单独设置清理机制。
目前样例代码统一调用LoginUtil类进行安全认证，支持Oracle JAVA平台和IBM JAVA平台。 代码示例中请根据实际情况，修改“USERNAME”为实际用户名，例如“developuser”。 private static void login(String
缺点：需要定期合并整理compact，否则碎片文件较多。读取性能较差，因为需要将delta log和老数据文件合并。 Hudi表存储 Hudi在写入数据时会根据设置的存储路径、表名、分区结构等属性生成Hudi表。 Hudi表的数据文件，可以使用操作系统的文件系统存储，也可以使用HDFS这种分布式的文件系统存储。为了
ontainer自动清理该目录，因此yarn-cluster模式不存在此问题。 解决措施 可在Linux下设置/tmp临时目录自动清理，或修改客户端中spark-defaults.conf配置文件的spark.local.dir配置项的值，将临时目录指定到特定的目录，再对该目录单独设置清理机制。
fromArgs(args); final String hostName = paraTool.get("hostName"); // 修改hosts文件，使用主机名 final String keytab = paraTool.get("keytab");
Spark Core企业级能力增强 配置Spark HA增强高可用 配置Spark Native引擎 配置Spark事件队列大小 配置parquet表的压缩格式 使用Ranger时适配第三方JDK 使用Spark小文件合并工具说明（MRS 3.3.0及之后版本） 使用Spark小文件合并工具说明（MRS
缺点：需要定期合并整理compact，否则碎片文件较多。读取性能较差，因为需要将delta log和老数据文件合并。 Hudi表存储 Hudi在写入数据时会根据设置的存储路径、表名、分区结构等属性生成Hudi表。 Hudi表的数据文件，可以使用操作系统的文件系统存储，也可以使用HDFS这种分布式的文件系统存储。为了
pt次数（MapReduce默认4次）而失败。 规避手段： 在“客户端安装路径/Yarn/config/yarn-site.xml”文件中修改“yarn.resourcemanager.am-scheduling.node-blacklisting-disable-thresho
Consumer$ConsumerThread.run(Consumer.java:40) 可能原因 客户端和服务端Jar版本不一致。 解决办法 修改Consumer应用程序中Kafka jar，确保和服务端保持一致。 父主题： 使用Kafka
= ConnectionFactory.createConnection(hbaseConfig); // 获取HBase表 Table table = conn.getTable(TableName.valueOf(tableName));
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