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端”，根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后（x86选择x86_64，ARM选择aarch64）单击“确定”，等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。 例如，客户端文件压缩包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client
端”，根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后（x86选择x86_64，ARM选择aarch64）单击“确定”，等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。 例如，客户端文件压缩包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client
下载认证凭据 配置Flume角色客户端参数。 使用FusionInsight Manager界面中的Flume配置工具来配置Flume角色服务端参数并生成配置文件。 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Flume > 配置工具”。 图2 选择配置工具 “
清除之前运行生成的目标文件和可执行文件，运行如下命令。 make clean 执行结果如下。 [root@10-120-85-2 hdfs-c-example]# make clean rm -f hdfs_test.o rm -f hdfs_test 编译生成新的目标和可执行文件，运行如下命令。
容量均衡的两个主要的使用原则，如表2所示。 表2 使用原则 编号 使用原则 说明 1 所有的数据节点在locators中出现的频率一样。 如何保证频率一样：假如数据节点有N个，则创建locators的数量应为N的整数倍（N个、2N个......）。 2 对于所有locators的
统计周期内omm进程使用率。 90 表4 集群监控指标转告警列表 服务 监控指标组名称 监控指标名称 指标含义 默认阈值 DBService 数据库 数据库连接数使用率 数据库连接数使用率统计。 90% 数据目录磁盘空间使用率 数据目录磁盘空间使用率统计。 80% Flume Agent Flume堆内存使用率
rowsPerSecond：每秒产生的行数，默认值1 rampUpTime：在达到rowsPerSecond速度之前的上升时间 numPartitions：生成数据行的并行度 支持 - Kafka Source 参见https://archive.apache.org/dist/spark/docs/3
端”，根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后（x86选择x86_64，ARM选择aarch64）单击“确定”，等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。 例如，客户端文件压缩包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client
min：DataNode快速退服特性场景下，Block满足退服条件的最小可用副本数量。取值范围1~3。 由于MapReduce任务执行时，会生成一些副本数为10的文件，此时若DataNode实例数少于10时，将无法进行退服操作。 如果退服前，DataNode节点的机架数（机架数由各
如果集群未启用Kerberos认证（普通模式），则执行以下命令设置Hadoop用户名： export HADOOP_USER_NAME=hbase 执行以下命令，重新生成meta表数据： export HBASE_CLASSPATH=${HBASE_CLASSPATH}:${HBASE_HOME}/tools/*
rowsPerSecond：每秒产生的行数，默认值1 rampUpTime：在达到rowsPerSecond速度之前的上升时间 numPartitions：生成数据行的并行度 支持 - Kafka Source 参见https://archive.apache.org/dist/spark/docs/3
rowsPerSecond：每秒产生的行数，默认值1 rampUpTime：在达到rowsPerSecond速度之前的上升时间 numPartitions：生成数据行的并行度 支持 - Kafka Source 参见https://archive.apache.org/dist/spark/docs/3
rowsPerSecond：每秒产生的行数，默认值1 rampUpTime：在达到rowsPerSecond速度之前的上升时间 numPartitions：生成数据行的并行度 支持 - Kafka Source 参见https://archive.apache.org/dist/spark/docs/3
片名称，{replica}是分片中的副本编号，这几个宏变量直接写即可，建表时不需要替换为常量值。 default：表示创建的表名放到哪个数据库下面，在创建表时需要根据实际情况进行替换。 on cluster：创建的集群 建表会创建到集群中所有节点上，否则需要自己手动一个个节点去创
端”，根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后（x86选择x86_64，ARM选择aarch64）单击“确定”，等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。 例如，客户端文件压缩包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client
端”，根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后（x86选择x86_64，ARM选择aarch64）单击“确定”，等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。 例如，客户端文件压缩包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client
登录Manager，选择“集群 > 服务 > Flink”，在“Flink WebUI”右侧，单击链接，访问Flink的WebUI。 参考如何创建FlinkServer作业，新建Flink 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
实时OLAP场景化方案 实时OLAP场景化方案如图1所示。 图1 实时OLAP场景化方案 数据源：业务系统产生的数据，可以是离线的文件数据，关系型数据库数据，或者实时采集的流式数据等。 大数据平台：实时OLAP的核心数据处理平台，包含离线数据加工、实时数据加工、实时OLAP等模块。 实时消
bolt.mapper.FieldNameBasedTupleToKafkaMapper" constructorArgs: - "words" #构造函数中第一个入参 - "count" #构造函数中第二个入参 config: topology.workers:
打包成功之后，在工程根目录的“target”子目录下获取打好的jar包，例如“MRTest-XXX.jar”，jar包名称以实际打包结果为准。 上传生成的应用包“MRTest-XXX.jar”到Linux客户端上，例如“/opt/client/conf”，与配置文件位于同一目录下。 在Linux环境下运行样例工程。
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