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getExecutionEnvironment // 设置job的并发度为2 env.setParallelism(2) //设置Zookeeper为注册服务器 val zkRegisterServerHandler = new ZookeeperRegisterServerHandler
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公网，会增大来自互联网的网络攻击风险可能性。 请确认绑定的弹性公网IP为可信任的公网访问IP。 开放集群22端口安全组规则 该操作会增大用户利用22端口进行漏洞攻击的风险。 针对开放的22端口进行设置安全组规则，只允许可信的IP可以访问该端口，入方向规则不推荐设置允许0.0.0.0可以访问。
jks文件生成方式可参考“Kafka开发指南 > 客户端SSL加密功能使用说明”章节。 四种类型实际命令示，以ReadFromKafka为例，集群域名为“HADOOP.COM”： 命令1： bin/flink run --class com.huawei.bigdata.flink.examples
件中，添加待对接数据源所在集群的主机名称和对应的IP映射，及其“/etc/hosts”文件中的“10.10.10.10 hadoop.系统域名”（如“10.10.10.10 hadoop.hadoop.com”），否则HetuEngine无法根据主机名称连接到非本集群节点。 已创建HetuEngine计算实例。
getExecutionEnvironment // 设置job的并发度为2 env.setParallelism(2) //设置Zookeeper为注册服务器 val zkRegisterServerHandler = new ZookeeperRegisterServerHandler
t(); //设置job的并发度为2 env.setBufferTimeout(2); // 创建Zookeeper的注册服务器handler ZookeeperRegisterServerHandler zkRegisterServerHandler
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timeout.ms Consumer注册时允许的最大会话超时时间。单位：毫秒。 1800000 允许Consumer配置的session.timeout.ms的最大值（不包含此值）。 group.min.session.timeout.ms Consumer注册时允许的最小会话超时时间。单位：毫秒。
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timeout.ms Consumer注册时允许的最大会话超时时间。单位：毫秒。 1800000 允许Consumer配置的session.timeout.ms的最大值（不包含此值）。 group.min.session.timeout.ms Consumer注册时允许的最小会话超时时间。单位：毫秒。
建议使用Flume服务默认用户flume_server/hadoop.<系统域名>@<系统域名> 说明： “flume_server/hadoop.<系统域名>”为用户名，用户的用户名所包含的系统域名所有字母为小写。例如“本端域”参数为“9427068F-6EFA-4833-B43E-60CB641E5B6C
task异常导致Shuffle FetchFailed Executor进程Crash导致Stage重试 执行大数据量的shuffle过程时Executor注册shuffle service失败 在Spark应用执行过程中NodeManager出现OOM异常 父主题： Spark常见问题
t(); //设置job的并发度为2 env.setBufferTimeout(2); // 创建Zookeeper的注册服务器handler ZookeeperRegisterServerHandler zkRegisterServerHandler
ZooKeeper和HBase的关系所示。 图1 HBase和ZooKeeper的关系 HRegionServer以Ephemeral node的方式注册到ZooKeeper中。其中ZooKeeper存储HBase的如下信息：HBase元数据、HMaster地址。 HMaster通过ZooK
安全认证的用户文件，可从已创建好的MRS集群中获取相关内容。 用于程序调测或运行的节点，需要与MRS集群内节点网络互通，同时配置hosts域名信息。 场景一：准备本地Windows开发环境调测程序所需配置文件。 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 概览
int(dataArr[2])))\ .collect() df = sqlCtx.createDataFrame(inputRDD) # 注册表 df.registerTempTable("FemaleInfoTable") # 执行SQL查询并显示结果
int(dataArr[2])))\ .collect() df = sqlCtx.createDataFrame(inputRDD) # 注册表 df.registerTempTable("FemaleInfoTable") # 执行SQL查询并显示结果
Spark-client模式任务Driver运行在客户端节点上(通常是集群外的某个节点)，启动时先在集群中启动AppMaster进程，进程启动后要向Driver进程注册信息，注册成功后，任务才能继续。从AppMaster日志中可以看出，无法连接至Driver，所以任务失败。 解决办法 请检查Driver进程所在的IP是否可以ping通。
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