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Flink业务程序无法读取NFS盘上的文件 用户问题 Flink业务程序无法读取集群节点挂载的NFS盘上的文件。 问题现象 用户开发的Flink业务程序中需要读取用户定义的配置文件，该配置文件放在NFS盘上，NFS盘是挂载在集群节点上的，集群的所有节点均可以访问该盘。用户提交Fl
响应时间过长。 不同的File Channel均需要配置一个不同的checkpoint目录。 表2 Flume角色服务端所需修改的参数列表 参数名称 参数值填写规则 参数样例 ssl 是否启用SSL认证（基于安全要求，建议启用此功能） 只有“Avro”类型的Source才有此配置项
在权限管理中，为了方便用户使用，授予数据库下表的任意权限将自动关联该数据库目录的HDFS权限。为了避免产生性能问题，取消表的任意权限，系统不会自动取消数据库目录的HDFS权限，但对应的用户只能登录数据库和查看表名。 如果为角色添加或删除数据库的查询权限，数据库中的表也将自动添加或删除查询权限。 MRS
总量几倍的数据时，通过利用磁盘来做辅助从而确保查询依然稳定执行，但依然有一些数据是必须留在内存的，如在做涉及到Join的查询时，对于当前用于Join的相同key的数据还是需要放在内存中，如果该数据量较大而内存较小依然会出现OutOfMemoryError。 有限内存下的稳定性涉及到3个子功能：
总量几倍的数据时，通过利用磁盘来做辅助从而确保查询依然稳定执行，但依然有一些数据是必须留在内存的，如在做涉及到Join的查询时，对于当前用于Join的相同key的数据还是需要放在内存中，如果该数据量较大而内存较小依然会出现OutOfMemoryError。 有限内存下的稳定性涉及到3个子功能：
Kafka应用需要添加如下所示的jar文件： Flink服务端安装路径的lib目录下“flink-dist_*.jar”。 Flink服务端安装路径的opt目录下的“flink-connector-kafka_*.jar”。 Kafka客户端或Kafka服务端安装路径中的lib目录下“kafka-clients-*
Source在按行读取过程中，会忽略掉每一个Event的最后一个换行符，该换行符所占用的数据量指标不会被Flume统计。 Kafka Source Kafka Source从Kafka的topic中消费数据，可以设置多个Source消费同一个topic的数据，每个Source会消费topic的不同partitions。常用配置如表
从Rowkey中解析对应的列值。使用多个列作为组合Rowkey时，最终生成的数据Rowkey会以该字符作为分隔符，解析Rowkey时需要先获取分隔符的位置，再进行拆分转换，例如： 分隔符为“#”、Rowkey由两个列组合而成，对应的Rowkey关系如表2所示，解析代码示例如下： //
Catalog”下方的下拉框中选中“schema”，同时在其对应的输入框中输入要授权table所在的schema，如“default”。 在“schema”下方的下拉框中选中“table”，同时在其对应的输入框中输入要授权的目标table。如使用“*”，表示对所有当前schema下的所有table进行授权。
已将准备连接MapReduce集群配置文件获取的配置文件放置到MapReduce样例工程的“../src/mapreduce-example-security/conf”路径下。 已参考规划MapReduce统计样例程序数据将待处理数据上传至HDFS。 运行统计样例程序 确保样例工程依赖的所有jar包已正常获取。
x之前版本：选择“Storm”，在“Storm 概述”的“Storm Web UI”，单击任意一个UI链接，打开Storm的WebUI。 第一次访问Storm WebUI，需要在浏览器中添加站点信任以继续打开页面。 MRS 3.x及后续版本：选择“Storm > 概览”，在“基本信息”的“Storm Web U
Resource Path 资源路径，配置当前策略适用的OBS路径文件夹，可填写多个值，不支持使用通配符“*”。且配置的OBS路径文件夹必须是已存在的，否则会授权失败。 OBS默认开启权限的递归（且不支持修改），无任何权限的子目录会默认继承父目录所有的权限。 Description
IoTDB是针对时间序列数据收集、存储与分析一体化的数据管理引擎。它具有体量轻、性能高、易使用的特点，支持对接Hadoop与Spark生态，适用于工业物联网应用中海量时间序列数据高速写入和复杂分析查询的需求。 背景信息 假定某某集团旗下有3个生产线，每个生产线上有5台设备，传感器会实时采集这些设备的指标数据（例如温
Spark跨源复杂数据的SQL查询优化 场景描述 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临以下困境：数据源种类繁多，数据集结构化混合，相关数据存放分散等，这就导致了跨源复杂查询因传输效率低，耗时长。 当前开源Spark在跨
child" 样例工程中的data文件需要放到JDBCServer所在机器的home目录下 保证本地的data文件和创建的表的所属的用户和用户组保持一致 拼接JDBC URL。 HA模式下url的host和port必须为“ha-cluster”。 普通集群需要将样例代码中com.huawei
配置Spark表、列和数据库的用户权限 操作场景 使用SparkSQL操作表或者数据库时，如果用户访问别人创建的表或数据库，需要授予对应的权限。为了实现更严格权限控制，SparkSQL也支持列级别的权限控制。如果要访问别人创建的表上某些列，需要授予列权限。以下介绍使用Manage
Yarn与其他组件的关系 Yarn和Spark组件的关系 Spark的计算调度方式，可以通过Yarn的模式实现。Spark共享Yarn集群提供丰富的计算资源，将任务分布式的运行起来。Spark on Yarn分两种模式：Yarn Cluster和Yarn Client。 Yarn
HDFS中 URL https://www.myserver.com/templeton/v1/mapreduce/jar 参数 参数 描述 jar 需要执行的MR的jar包。 class 需要执行的MR的分类。 libjars 需要加入的classpath的jar包名，以逗号分隔。
API：提供基于窗口的API。 资源调度器：新增基于资源的调度器插件，可以在拓扑定义时指定可使用的最大资源，并且通过配置的方式指定用户的资源配额，从而管理该用户名下的拓扑资源。 State Management：提供带检查点机制的Bolt接口，当事件失败时，Storm会自动管理bolt的状态并且执行恢复。
Conditions 策略允许条件，配置本策略内允许的权限及例外。 在“Select Role”、“Select Group”、“Select User”列选择已创建好的需要授予权限的Role、用户组或用户，单击“Add Conditions”，添加策略适用的IP地址范围，单击“Add Permissions”，添加对应权限。
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