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/srv/BigData/hadoop/data1/flume/checkpoint transactionCapacity 事务大小：即当前channel支持事务处理的事件个数，建议和Source的batchSize设置为同样大小，不能小于batchSize。 61200 hostname 要发送数据的
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--host ClickHouse的实例IP --user 登录名 --password --port ClickHouse的端口号 --database 数据库名 --multiline 输入用户密码 参考Kafka引擎表使用语法说明，在ClickHouse中创建Kafka引擎表。例
导入并配置Flink样例工程 操作场景 Flink针对多个场景提供样例工程，包含Java样例工程和Scala样例工程等，帮助客户快速学习Flink工程。 针对Java和Scala不同语言的工程，其导入方式相同。 以下操作步骤以导入Java样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程
ms的最小值（不包含此值）。 offsets.commit.timeout.ms Offset提交请求的超时时间。单位：毫秒。 5000 Offset提交时被延迟处理的最大超时时间。 replica.socket.timeout.ms 副本数据同步请求的超时时间，配置值不得小于replica.fetch
可根据堆内存使用率、GC时长情况调整。 GC时长较长，可适当调小。 内存使用率高，可适当调小。 flush_proportion 调用刷盘的写内存比例，如果写入负载极高（如批处理=1000），可以降低该值。 仅MRS 3.3.0及之后版本支持该参数。 0.4 可根据堆内存使用率情况调整。如果内存使用率高，可适当调小该参数值。
表示在RegionServer上启动的RPC侦听器实例数。如果设置过高会导致激烈线程竞争，如果设置过小，请求将会在RegionServer长时间等待，降低处理能力。根据资源情况，适当增加处理线程数。 建议根据CPU的使用情况，可以选择设置为100至300之间的值。 200 hbase.hregion.max.filesize
表示在RegionServer上启动的RPC侦听器实例数。如果设置过高会导致激烈线程竞争，如果设置过小，请求将会在RegionServer长时间等待，降低处理能力。根据资源情况，适当增加处理线程数。 建议根据CPU的使用情况，可以选择设置为100至300之间的值。 200 hbase.hregion.max.filesize
常用参数 概述 本节介绍Spark使用过程中的常用配置项。以特性为基础划分子章节，以便用户快速搜索到相应的配置项。如果用户使用MRS集群，本节介绍的参数大部分已经适配好，用户无需再进行配置。少数需要用户根据实际场景配置的参数，请参见快速配置参数。 配置Stage失败重试次数 Sp
"0" : [ { "result" : "succeed" } ], "1" : [ { "database" : "default", "isTemporary" : "false", "tableName" : "src_wordcount"
at。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.job.inputformat.class”项。该设置用来指定处理不同格式的数据时需要的InputFormat类，用来读取数据，切分数据块。 setJarByClass(Class< > cls) 核心接
at。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.job.inputformat.class”项。该设置用来指定处理不同格式的数据时需要的InputFormat类，用来读取数据，切分数据块。 setJarByClass(Class< > cls) 核心接
使用Jupyter Notebook对接MRS Spark 应用场景 在MRS服务中可以配合Jupyter Notebook使用PySpark，能够提高机器学习、数据探索和ETL应用开发效率。 本实践指导用户如何在MRS集群中配置Jupyter Notebook来使用Pyspark。
导入并配置Flink样例工程 操作场景 Flink针对多个场景提供样例工程，包含Java样例工程和Scala样例工程等，帮助客户快速学习Flink工程。 针对Java和Scala不同语言的工程，其导入方式相同。 以下操作步骤以导入Java样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程
6m。 如果配置了topology.worker.gc.childopts则服务端参数worker.gc.childopts会被替换。 解决办法 如果想要修改拓扑的JVM参数，可以在命令中直接修改topology.worker.gc.childopts这个参数或者在服务端修改该参数，当topology
Spark常用配置参数 概述 本节介绍Spark使用过程中的常用配置项。以特性为基础划分子章节，以便用户快速搜索到相应的配置项。如果用户使用MRS集群，本节介绍的参数大部分已经适配好，用户无需再进行配置。少数需要用户根据实际场景配置的参数，请参见快速配置Spark参数。 配置Stage失败重试次数
使用Storm客户端提交拓扑，检查出重复“storm.yaml”问题。 重新打包Jar包，然后再提交拓扑。 修改Storm集群关于Worker启动超时参数。 处理步骤 使用Eclipse远程提交拓扑后Worker日志为空，则使用Storm客户端，提交拓扑对应的Jar包，查看提示信息。 例如，Jar包中包含两个不同路径下的“storm
业务用户密码： 不指定业务用户名，则输入“no”；此时，则使用1.d中的用户执行后续操作： 输入其他，则退出登录： 根据图1创建存储组/数据库（MRS 3.3.0及之后版本）“root.company”。 set storage group to root.company; 创建
件“flink-conf.yaml”中配置“jobmanager.web.port”来修改监测端口。 使用Netty和Netty路由器库来处理REST请求和解析URL。 REST API接口的执行方式是通过HTTP请求进行。 HTTP请求的格式为：http://<JobManag
kers>指获取元数据的Kafka地址，<topic>指读取Kafka上的topic名称，<batchTime>指Streaming分批的处理间隔。 由于Spark Streaming Kafka的依赖包在客户端的存放路径与其他依赖包不同，如其他依赖包路径为“$SPARK_HOME/jars”，而Spark
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