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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;
ALM-18010 ResourceManager进程垃圾回收（GC）时间超过阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测ResourceManager进程的垃圾回收（GC）占用时间，当检测到ResourceManager进程的垃圾回收（GC）时间超出阈值（默认12秒）时，产生该告警。
ClickHouse应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如ClickHouse应用程序开发流程和表1所示。 图1 ClickHouse应用程序开发流程 表1 ClickHouse应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 准备开发环境 在进行应用开发前，需首先准备开发环境，Cl
缩容Task节点失败 问题现象 在MRS 2.x集群详情页面调整集群Task节点，将Task节点调整成0个，最终缩容失败，提示如下： This operation is not allowed because the number of instances of NodeManager
下载MRS客户端 登录MRS Manager，请参考登录MRS Manager。 选择“服务管理”。 单击“下载客户端”。 在“客户端类型”选择“完整客户端”。 在“下载路径”选择“远端主机”。 将“主机IP”设置为新申请的弹性云服务器的IP地址，设置“主机端口”为“22”，并将“存放路径”设置为“/tmp”。
foreachPartition接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的mapPartition接口将rdd并发写入HBase表中。 数据规划
BulkLoad接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkLoad接口将rdd写入HFile中。将生成的HFile文件导入HBase表的
ARM环境python pipeline运行报139错误码 问题 在TaiShan服务器上，使用python插件的pipeline报错显示139错误。具体报错如下： subprocess exited with status 139 回答 该python程序既使用了libcrypto
Flink应用开发流程介绍 Flink应用程序开发流程 Flink开发流程参考如下步骤： 图1 Flink应用程序开发流程 表1 Flink应用开发的流程说明 阶段 说明 参考章节 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解Flink的基本概念。 Flink基本概念 准备开发和运行环境
ARM环境python pipeline运行报139错误码规避方案 问题 在TaiShan服务器上，使用python插件的pipeline报错显示139错误。具体报错如下： subprocess exited with status 139 回答 该python程序既使用了libcrypto
Flink应用开发流程介绍 Flink应用程序开发流程 Flink开发流程参考如下步骤： 图1 Flink应用程序开发流程 表1 Flink应用开发的流程说明 阶段 说明 参考章节 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解Flink的基本概念。 基本概念 准备开发和运行环境 Fl
欠费说明 用户在使用MRS时，账户的可用额度小于待结算的账单，即被判定为账户欠费。欠费后，可能会影响MRS集群的正常运行，请及时充值。 欠费原因 在按需计费模式下账户的余额不足。 欠费影响 当您的账号因按需MRS集群资源自动扣费导致欠费后，账号将变成欠费状态。欠费后，按需资源不会
ALM-16009 Map数超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测执行的HQL的Map数是否超过阈值，超过阈值发出告警。系统默认的平滑次数为3次，默认阈值为5000。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 16009 重要 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称。
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:
配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置场景 本章节操作适用于MRS 3.x及之后版本。 分布式缓存在两种情况下非常有用。 滚动升级 在升级过程中，应用程序必须保持文字内容（jar文件或配置文件）不变。而这些内容并非基于当前版本的Yarn，而是要基于其提交时的版本。一般
配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置场景 本章节操作适用于MRS 3.x及之后版本。 分布式缓存在两种情况下非常有用。 滚动升级 在升级过程中，应用程序必须保持文字内容（jar文件或配置文件）不变。而这些内容并非基于当前版本的Yarn，而是要基于其提交时的版本。一般
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Kafka数据消费概述 Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控
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