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mvn -s "{maven_setting_path}" clean package “{maven_setting_path}”为本地Maven的“settings.xml”文件路径，例如“C:\Users\Developer\settings.xml”。
awaitTermination(timeout: long):Unit 当前进程等待终止，如Ctrl+C等。 stop(stopSparkContext: Boolean, stopGracefully: Boolean): Unit 终止Spark Streaming计算。
Windows 打开“C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts”。 解决方法参考4。 解决办法 ZooKeeper连接地址配置错误。 修改Consumer配置中的ZooKeeper连接地址信息，保证和MRS相一致。
mvn -s "{maven_setting_path}" clean package “{maven_setting_path}”为本地Maven的“settings.xml”文件路径，例如“C:\Users\Developer\settings.xml”。
void awaitTermination() 当前进程等待终止，如Ctrl+C等。 void stop() 终止Spark Streaming计算。 <T> JavaDStream<T> transform(java.util.List<JavaDStream<?
void awaitTermination() 当前进程等待终止，如Ctrl+C等。 void stop() 终止Spark Streaming计算。 <T> JavaDStream<T> transform(java.util.List<JavaDStream<?
如果已清除告警超过十万条达到十一万条，系统自动将最早的一万条已清除告警转存，转存路径为： 3.x以前版本，主管理节点的“${BIGDATA_HOME}/OMSV100R001C00x8664/workspace/data”。
void awaitTermination() 当前进程等待终止，如Ctrl+C等。 void stop() 终止Spark Streaming计算。 <T> JavaDStream<T> transform(java.util.List<JavaDStream<?
awaitTermination(timeout: long):Unit 当前进程等待终止，如Ctrl+C等。 stop(stopSparkContext: Boolean, stopGracefully: Boolean): Unit 终止Spark Streaming计算。
awaitTermination(timeout: long):Unit 当前进程等待终止，如Ctrl+C等。 stop(stopSparkContext: Boolean, stopGracefully: Boolean): Unit 终止Spark Streaming计算。
cd 备NameNode存储目录/current stat -c %y $(ls -t | grep "fsimage_[0-9]*$" | head -1) 执行date命令获取系统当前时间。
Oozie应用开发步骤 业务分析。 可以使用客户端样例目录中MapReduce程序对日志目录的数据进行分析、处理。 将MapReduce程序的分析结果移动到数据分析结果目录，并将数据文件的权限设置成660。 为了满足每天分析一次的需求，需要每天重复执行一次1.a～1.b。 业务实现
配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置场景 本章节操作适用于MRS 3.x及之后版本。 分布式缓存在两种情况下非常有用。 滚动升级 在升级过程中，应用程序必须保持文字内容（jar文件或配置文件）不变。而这些内容并非基于当前版本的Yarn，而是要基于其提交时的版本。一般情况下
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ALM-45641 FlinkServer主备节点同步数据异常 本章节适用于MRS 3.2.0及以后版本。 告警解释 系统每60秒周期检测FlinkServer主备节点同步数据情况，当备FlinkServer无法与主FlinkServer同步文件时，产生该告警。 当备FlinkServer
提升HBase Put和Scan性能综合调优 操作场景 HBase有很多与读写性能相关的配置参数。读写请求负载不同的情况下，配置参数需要进行相应的调整，本章节旨在指导用户通过修改RegionServer配置参数进行读写性能调优。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 操作步骤 登录
配置Flink对接Kafka安全认证 Flink样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户），并从Kafka组件接收数据。 确保集群安装完成，包括HDFS、Yarn、Flink和Kafka。 创建Topic。 用户使用Linux命令行创建
分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching
Spark ThriftServer接口介绍 简介 ThriftServer是Hive中的HiveServer2的另外一个实现，它底层使用了Spark SQL来处理SQL语句，从而比Hive拥有更高的性能。 ThriftServer是一个JDBC接口，用户可以通过JDBC连接ThriftServer
分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching
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