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参数含义 来源 产生告警的集群或系统名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 磁盘名 产生告警的磁盘名。 对系统的影响 系统性能下降,慢盘会导致系统I/O性能下降,从而影响系统的响应速度和吞吐量。这可能会导致客户的业务运行变慢(例如
0.11补丁安装后,需要重新下载安装全量的客户端,包含Master节点的原始客户端和虚拟私有云的其他节点使用的客户端(即您自行搭建的客户端)。 主备Master节点的原始客户端全量更新,请参见更新客户端配置(2.x及之前版本)。 自行搭建的客户端全量安装方法,请参见安装客户端(2
<END-DATE>:要查询指标的结束时间点。 <aggregator>:查询数据的聚合方式。 <metric>:所需查询的指标名称。 <tagk=tagv>:标签的key和value。 删除录入的Opentsdb指标 执行命令tsdb uid delete命令删除录入的指标及值。例如删除sys.cpu.user指标可执行命令tsdb
Streaming支持的功能 支持对流式数据的ETL操作。 支持流式DataFrames或Datasets的schema推断和分区。 流式DataFrames或Datasets上的操作:包括无类型,类似SQL的操作(比如select、where、groupBy),以及有类型的RDD操作(比
host”,并将参数值设置为客户端的IP地址。 当采用yarn-client模式时,为了Spark WebUI能够正常显示,需要在Yarn的主备节点(即集群中的ResourceManager节点)的hosts文件中,配置客户端的IP地址及主机名对应关系。 以待安装客户端的用户(user_cli
Streaming支持的功能 支持对流式数据的ETL操作。 支持流式DataFrames或Datasets的schema推断和分区。 流式DataFrames或Datasets上的操作:包括无类型,类似SQL的操作(比如select、where、groupBy),以及有类型的RDD操作(比
Streaming支持的功能 支持对流式数据的ETL操作。 支持流式DataFrames或Datasets的schema推断和分区。 流式DataFrames或Datasets上的操作:包括无类型,类似SQL的操作(比如select、where、groupBy),以及有类型的RDD操作(比
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RoleName 产生告警的角色名称。 HostName 产生告警的主机名。 NetworkCardName 产生告警的网口名。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 业务性能下降或者个别业务出现超时问题。 风险提示:在SuSE内核版本3
给当前用户添加其他用户库表的HDFS路径的读、写、执行权限,具体配置请参考添加HDFS的Ranger访问权限策略。 在Ranger上为用户添加Spark SQL的访问策略后,需要在HDFS的访问策略中添加相应的路径访问策略,否则无法访问数据文件,具体请参考添加HDFS的Ranger访问权限策略。
通过数据应用,进行以下分析: 查看薪水支付币种为美元的雇员联系方式。 查询入职时间为2014年的雇员编号、姓名等字段,并将查询结果加载到新表中。 统计雇员信息共有多少条记录。 查询使用以“cn”结尾的邮箱的员工信息。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供大数据平台批处理计
引导操作脚本的名称。 约束限制: 不涉及 取值范围: 同一个集群的引导操作脚本名称不允许相同。不能以空格开头,只能由英文字母、数字以及“_”和“-”组成,且长度为[1-64]个字符。 默认取值: 不涉及 uri String 参数解释: 引导操作脚本的路径。设置为OBS桶的路径或虚拟机本地的路径。
Scala或Java语言开发的应用程序在Flink客户端的运行步骤是一样的。 基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行,只支持在Linux环境下运行。 操作步骤 在IntelliJ IDEA中,在生成Jar包之前配置工程的Artifacts信息。 在IDEA主页面,选择“File
Flume配置工具示例 双击对应的source、channel以及sink,根据实际环境并参考表1设置对应的配置参数。 如果对应的Flume角色之前已经配置过服务端参数,为保证与之前的配置保持一致,在FusionInsight Manager界面选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Flume
指定业务用户名,则输入“yes”,并根据提示输入业务用户名和对应的业务用户密码: 不指定业务用户名,则输入“no”;此时,则使用7中的用户执行后续操作: 输入其他,则退出登录: (可选)创建元数据。 IoTDB具有类型推断的能力,因此在数据导入前创建元数据不是必须的。但仍然推荐在使用CSV导入工具导入数据
选择“系统 > 权限 > 角色 > 添加角色”。 填写角色的名称,例如developrole。 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > HBase > HBase Scope ”,勾选“global”的“管理”、“创建”、“读”、“写”和“执行”,单击“确定”保存。
Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下: 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载(ETL)。
crt”是“flume_sChat.jks”证书的导出文件,“-f”配置项是证书和证书库的密码; “flume_cChat.jks”是Flume角色客户端的证书库,“flume_cChat.crt”是“flume_cChat.jks”证书的导出文件,“-g”配置项是证书和证书库的密码; “flume_sChatt
在实际应用中,很多场景是查询某一个列值为“XXX”的数据。HBase提供了Filter特性去支持这样的查询,它的原理是:按照RowKey的顺序,去遍历所有可能的数据,再依次去匹配那一列的值,直到获取到所需要的数据。可以看出,可能只是为了获取一行数据,它却扫描了很多不必要的数据。因此,如果对于这样的查询请求非常频繁
上述打包命令中的{maven_setting_path}为本地Maven的“settings.xml”文件路径。 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。 将导出的Jar包上传至Linux运行环境的任意目录下,例如“/optclient”。 将工程中的“lib