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source bigdata_env 创建输入Topic和输出Topic，与样例代码中指定的Topic名称保持一致，输出Topic的清理策略设置为compact。 kafka-topics.sh --create --zookeeper quorumpeer实例IP地址:ZooKeeper客户端连接端口/kafka
int resultValue = hiveValue + Integer.valueOf(hbaseValue); // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
9998(ficommon),10003(kafka) 解决办法 MRS Manager界面操作： 登录MRS Manager。 选择“系统设置 > 用户管理”。 在操作用户对应的“操作”列，单击“修改”。 为用户加入kafkaadmin组。 图1 为用户加入kafkaadmin组
在FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”中勾选待操作集群的“Flink”。 单击右上角的设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后30分钟，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除
5.0之前版本） 登录Manager页面。 MRS 3.x及之后版本：选择“系统 > 权限 > 用户”。 MRS 3.x之前版本：选择“系统设置 > 权限配置 > 用户管理”。 在需导出文件的用户所在行，选择“更多 > 下载认证凭据”，待文件自动生成后指定保存位置，并妥善保管该文件。
在FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”中勾选“Controller”，单击“确定”。 单击右上角的设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后10分钟，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除
Manager界面，选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”中勾选待操作集群的MonitorServer。 单击右上角的时间编辑按钮，设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后10分钟，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除
window.interval”，且值配置为大于或等于“0”时开启窗口支持数据超期功能，创建作业可参考如何创建FlinkServer作业。该设置会对作业中的所有over窗口生效，建议对单over窗口的作业使用此功能。 SQL示例： CREATE TABLE OverSource (
spark.sql.adaptive.skewJoin.enabled 当此配置为true且spark.sql.adaptive.enabled设置为true时，启用运行时自动处理join运算中的数据倾斜功能。 true spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionFactor
end_time Long 参数解释： 作业执行结束时间，十三位时间戳。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 cluster_id String 参数解释： 作业所属集群ID。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 group_id String
当告警可手动清除时，单击“清除告警”进行处理。 需要查看告警详情时，单击“查看帮助”进行查看（MRS 3.x及之后版本支持）。 单击“高级搜索”显示告警搜索区域，设置查询条件后，单击“搜索”，查看指定的告警信息。单击“重置”清除输入的搜索条件。 “起止时间”表示时间范围的开始时间和结束时间，可以搜索此时间段内产生的告警。
SQL流作业，参考如下内容在作业开发界面进行作业开发，配置完成后启动作业。 需勾选“基础参数”中的“开启CheckPoint”，“时间间隔（ms）”可设置为“60000”，“模式”可使用默认值。 CREATE TABLE MyUserTable( c_customer_sk INTEGER
委托和策略选择完成后，单击“授权”，完成服务授权。 同意授权后，将按照您所勾选的委托和策略， 系统将创建mrs_service_agency、mrs_cluster_agency或mrs_admin_agency委托并进行授权。委托创建成功后请勿修改和删除，授权成功后，您就可以使用MRS服务。 MRS
KeyedStream：DataStream通过keyBy分组操作生成流，通过设置的key值对数据进行分组。 WindowedStream：KeyedStream通过window窗口函数生成的流，设置窗口类型并且定义窗口触发条件，然后在窗口数据上进行一些操作。 AllWindow
unknown compression method的异常。 当用户数据增加到一定量后向carbon导入时出现executor崩溃。 在Yarn cluster模式下，当Spark程序客户端退出后，程序自动被停掉。 优化了当carbon表的segments很多时，执行delete语句慢的问题。
KeyedStream：DataStream通过keyBy分组操作生成流，通过设置的key值对数据进行分组。 WindowedStream：KeyedStream通过window窗口函数生成的流，设置窗口类型并且定义窗口触发条件，然后在窗口数据上进行一些操作。 AllWindow
KeyedStream：DataStream通过keyBy分组操作生成流，通过设置的key值对数据进行分组。 WindowedStream：KeyedStream通过window窗口函数生成的流，设置窗口类型并且定义窗口触发条件，然后在窗口数据上进行一些操作。 AllWindow
KeyedStream：DataStream通过keyBy分组操作生成流，通过设置的key值对数据进行分组。 WindowedStream：KeyedStream通过window窗口函数生成的流，设置窗口类型并且定义窗口触发条件，然后在窗口数据上进行一些操作。 AllWindow
得task大小合理化。 修改并行度。 优化数据结构 把数据按列存放，读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时，通过设置spark.shuffle.consolidateFiles为true，来合并shuffle中间文件，减少shuffle文件的数量，减少文
得task大小合理化。 修改并行度。 优化数据结构 把数据按列存放，读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时，通过设置spark.shuffle.consolidateFiles为true，来合并shuffle中间文件，减少shuffle文件的数量，减少文
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