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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 DataNode容量不足，会影响到HDFS的数据写入。 可能原因 集群磁盘容量已满。 DataNode节点间数据倾斜。 处理步骤 检查集群磁盘容量是否已满。 登录MRS集群详情页面，在“告警
对系统的影响 产生该告警表示HBase服务的znode的数量使用率已经超过规定的阈值，如果不及时处理，可能会导致问题级别升级为紧急，最终导致数据写入失败。 可能原因 HBase配置了容灾并且容灾存在数据同步失败或者同步速度慢； HBase集群存在大量的WAL文件在进行split。 处理步骤
LongDeserializer --formatter kafka.tools.DefaultMessageFormatter 向步骤 4中打开的写入窗口中写入消息： >This is Kafka Streams test >test starting >now Kafka Streams
>、Like、or。 多源异构：协同分析既支持Hive、GaussDB、ClickHouse等结构化数据源，也支持HBase、Elasticsearch等非结构化数据源。 全局元数据：对于非结构化数据源HBase，提供映射表方式将非结构化SCHEMA映射成结构化SCHEMA，实现
服务和实例是否支持滚动重启 服务 实例 是否支持滚动重启 Alluxio AlluxioJobMaster 是 AlluxioMaster Flink FlinkResource 否 FlinkServer Flume Flume 是 MonitorServer HBase HMaster
点间的连线则表明了节点间的数据是如何流动的。 Spout 在一个Topology中产生源数据流的组件。通常情况下Spout会从外部数据源中读取数据，然后转换为Topology内部的源数据。 Bolt 在一个Topology中接受数据然后执行处理的组件。Bolt可以执行过滤、函数操作、合并、写数据库等任何操作。
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 无法同步集群中HBase的数据到备集群，同步数据积压，导致大量主备数据不一致，使得容灾主备倒换或者双读从备集群读取不到最新的数据。如果持续不处理，还会导致主集群的存储空间以及ZooKeeper节点被大量积压，最终导致主集群服务故障。 可能原因 备集群HBase服务异常。
prequery.period.max.minute 预热的最大时长，单位分钟 60 spark.prequery.tables 表名配置database.table:int，表名支持通配符*，int代表预热多长时间内有更新的表，单位为天。 default.test*:10 spark
</root> Loader每个作业都需要关联一个连接器，连接器主要作用：对于数据导入到集群的场景来说，就是从外部数据源读取数据；对于数据从集群导出去的场景来说，就是将数据写入到外部数据源。上述示例配置的是一个SFTP数据源连接器。配置SFTP和FTP的数据源连接器需要设置密码并进行加密。密码加密方法如下：
prequery.period.max.minute 预热的最大时长，单位分钟 60 spark.prequery.tables 表名配置database.table:int，表名支持通配符*，int代表预热多长时间内有更新的表，单位为天。 default.test*:10 spark
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 ZooKeeper可用连接数不足，当连接率超过100%时无法处理外部连接，导致上游组件（例如Yarn、Flink等）无法正常运行。 可能原因 该节点ZooKeeper连接量过大，超过阈值。某些连接进程存在连接泄露，或配置的最大连接数不符合实际使用场景。
JDBC接口提交数据分析任务，该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中，实现该功能的模块如下： 读取HiveServer客户端property文件，其中“hiveclient.properties”文件在“hive-jdbc-exampl
JDBC接口提交数据分析任务，该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中，实现该功能的模块如下： 读取HiveServer客户端property文件，其中“hiveclient.properties”文件在“hive-jdbc-exampl
CREATE DATABASE创建数据库 本章节主要介绍ClickHouse创建数据库的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] database_name [ON CLUSTER ClickHouse集群名] ON CLUSTER
CREATE DATABASE创建数据库 本章节主要介绍ClickHouse创建数据库的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] database_name [ON CLUSTER ClickHouse集群名] ON CLUSTER
集群 > 服务 > Doris”，查看“Leader所在的主机”获取。 将代码中PORT = "xxx"的“xxx”修改为Doris的MySQL协议查询连接端口，默认为29982，可登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Doris > 配置”，搜索“query_port”获取。
集群 > 服务 > Doris”，查看“Leader所在的主机”获取。 将代码中PORT = "xxx"的“xxx”修改为Doris的MySQL协议查询连接端口，默认为29982，可登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Doris > 配置”，搜索“query_port”获取。
{messagesPerSec} {wordsPerMessage} 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DataStreamReader。 对单词记录进行分类统计。 计算结果，并进行打印。 运行前置操作 安全模式下Spark Core样例代码需要读取两个文件（user.keytab、krb5
海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。 不需要完全拥有传统关系型数据库所具备的ACID特性。ACID特性指原子性（
配置parquet表的压缩格式 使用Ranger时适配第三方JDK 配置Spark小文件自动合并 使用Spark小文件合并工具说明 配置流式读取Spark Driver执行结果 配置Spark Executor退出时执行自定义代码 配置Spark动态脱敏 Spark Distinct聚合优化
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