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arkListenerJobEnd等，记录了每个重要的过程。 每个事件在发生后都会保存到一个队列中，Driver在创建SparkContext对象时，会启动一个线程循环的从该队列中依次拿出一个事件，然后发送给各个Listener，每个Listener感知到事件后就会做各自的处理。
sink，通过flink job将时序数据写入IoTDB。 代码样例 该样例演示了从一个Flink job中发送数据到IoTDB server的场景。 一个模拟的Source SensorSource每秒钟产生一个数据点。 Flink使用IoTDBSink消费产生数据并写入IoTDB。 其
sink，通过flink job将时序数据写入IoTDB。 代码样例 该样例演示了从一个Flink job中发送数据到IoTDB server的场景。 一个模拟的Source SensorSource每秒钟产生一个数据点。 Flink使用IoTDBSink消费产生数据并写入IoTDB。 其
一次消息传递的基本单元。 Stream 流是一组（无穷）元素的集合，流上的每个元素都属于同一个schema；每个元素都和逻辑时间有关；即流包含了元组和时间的双重属性。流上的任何一个元素，都可以用Element<tuple,Time>的方式来表示，tuple是元组，包含了数据结构和数据内容，Time就是该数据的逻辑时间。
服务器是JobManager的一个模块，和JobManager共进程。默认情况下，web服务器监测的端口是8081，用户可以在配置文件“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。
服务器是JobManager的一个模块，和JobManager共进程。默认情况下，web服务器监测的端口是8081，用户可以在配置文件“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。
系统每30秒周期性检测每个HBase服务实例中每个RegionServer的Region数。该指标可以在HBase服务监控界面和RegionServer角色监控界面查看，当检测到某个RegionServer上的Region数超出阈值（默认连续20次超过默认阈值2000）时产生该告警。用户可通过“运维
HyperLogLog（hll）是一种统计基数的算法。它实际上不会存储每个元素出现的次数，它使用的是概率算法，通过存储元素的32位hash值的第一个1的位置，来计算元素数量。通常分为稀疏存储结构和密集存储结构两种。hll创建时是稀疏存储结构，当需要更高效处理时会转为密集型数据结构。P4HyperLogLog则
OpenTSDB样例程序开发思路 通过典型场景，您可以快速学习和掌握OpenTSDB的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户开发一个应用程序，用于记录和查询城市的气象信息，记录数据如下表表1，表2和表3所示。 表1 原始数据 城市 区域 时间 温度 湿度 Shenzhen
一次消息传递的基本单元。 Stream 流是一组（无穷）元素的集合，流上的每个元素都属于同一个schema；每个元素都和逻辑时间有关；即流包含了元组和时间的双重属性。流上的任何一个元素，都可以用Element<tuple,Time>的方式来表示，tuple是元组，包含了数据结构和数据内容，Time就是该数据的逻辑时间。
S可以帮助用户轻松运维，实时监控，实时发送告警，操作灵活，大数据业务部署更加省心省力。 消息通知 告警管理 MRS可以实时监控大数据集群，通过告警和事件可以识别系统健康状态。同时MRS也支持用户自定义配置监控与告警阈值用于关注各指标的健康情况，当监控数据达到告警阈值，系统将会触发一条告警信息。
服务器是JobManager的一个模块，和JobManager共进程。默认情况下，web服务器监测的端口是8081，用户可以在配置文件“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。
户类型选择“人机”，用户组根据需求添加“hadoop”、“yarnviewgroup”和“hadooppmanager”，并添加“System_administrator”、“default”和创建的角色，单击“确定”完成Flink作业用户创建（首次创建的用户需使用该用户登录Manager修改密码）。
批量添加集群标签 功能介绍 为指定集群批量添加标签。 一个集群上最多有20个标签。 此接口为幂等接口： 创建时，同一个集群不允许重复key，如果数据库存在就覆盖。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1.1/{project_id}/cluste
配置Kafka高可用和高可靠 操作场景 Kafka消息传输保障机制，可以通过配置不同的参数来保障消息传输，进而满足不同的性能和可靠性要求。本章节介绍如何配置Kafka高可用和高可靠参数。 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 对系统的影响 配置高可用、高性能的影响： 配置高
一次消息传递的基本单元。 Stream 流是一组（无穷）元素的集合，流上的每个元素都属于同一个schema；每个元素都和逻辑时间有关；即流包含了元组和时间的双重属性。流上的任何一个元素，都可以用Element<tuple,Time>的方式来表示，tuple是元组，包含了数据结构和数据内容，Time就是该数据的逻辑时间。
配置场景 集群中支持同时共存多个ThriftServer服务，通过客户端可以随机连接其中的任意一个服务进行业务操作。即使集群中一个或多个ThriftServer服务停止工作，也不影响用户通过同一个客户端接口连接其他正常的ThriftServer服务。 配置描述 登录Manager，选择“集群
Store HBase存储的核心，一个Store拥有一个MemStore和多个StoreFile，一个Store对应一个分区中表的列族。 索引 一种数据结构，提高了对数据库表中的数据检索效率。可以使用一个数据库表中的一列或多列，提供了快速随机查找和有效访问有序记录的基础。 协处理器
对于Spark应用来说，资源是影响Spark应用执行效率的一个重要因素。当一个长期运行的服务（比如JDBCServer），如果分配给它多个Executor，可是却没有任何任务分配给它，而此时有其他的应用却资源紧张，这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度。 动态资源调度就是为了解决这种场
对于Spark应用来说，资源是影响Spark应用执行效率的一个重要因素。当一个长期运行的服务（比如JDBCServer），若分配给它多个Executor，可是却没有任何任务分配给它，而此时有其他的应用却资源紧张，这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度。 动态资源调度就是为了解决这种场
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