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topic中的角色称为Producer。 Consumer 从Kafka Topic中获取消息的角色称为Consumer。 Broker Kafka集群中的每一个节点服务器称为Broker。 keytab file 存放用户信息的密钥文件。应用程序采用此密钥文件在集群中进行API方式认证。 父主题： Kafka开发指南（安全模式）
编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上（文件上传的路径需要和生成的jar包路径一致）。 若运行“Spark on
环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上（文件上传的路径需要和生成的jar包路径一致）。 若运行“Spark on
例如安装目录为“/opt/Flumeclient”。以下操作的客户端目录只是举例，请根据实际安装目录修改。 将Master1节点上的认证服务器配置文件，复制到安装Flume客户端的节点，保存到Flume客户端中“Flume客户端安装目录/fusioninsight-flume-Flume组件版本号/conf”目录下。
场景说明 场景说明 假定某个业务Kafka每30秒就会收到5个用户的消费记录。Hbase的table1表存储用户历史消费的金额信息。 现table1表有10条记录，表示有用户名分别为1-10的用户，用户的历史消费金额初始化都是0元。 基于某些业务要求，开发的Spark应用程序实现如下功能：
读写请求变慢，甚至超时。 可能原因 HBase RegionServer数太少。 HBase 单个RegionServer上Region数过多。 HBase RegionServer堆大小较小。 资源不足。 相关参数配置不合理。 处理步骤 检查相关配置是否合理 在FusionInsight
MapReduce任务异常临时文件为什么没有删除？ MR任务即MapReduce任务，关于MapReduce介绍请参考MapReduce。 问题现象 HDFS临时目录文件过多，占用内存。 原因分析 MapReduce任务提交时会将相关配置文件、jar包和-files参数后添加的文件都上传至HDFS的临时目录，方
Spark客户端和服务端权限参数配置说明 SparkSQL权限管理功能相关的配置如下所示，客户端与服务端的配置相同。要使用表权限功能，需要在服务端和客户端添加如下配置。 “spark-defaults.conf”配置文件 表1 参数说明（1） 参数 描述 默认值 spark.sql
系统就得到了恢复。下面介绍了如何利用这样的概念保证接收到的数据的持久性。 Kafka数据源使用Receiver来接收数据，是Executor中的长运行任务，负责从数据源接收数据，并且在数据源支持时还负责确认收到数据的结果（收到的数据被保存在Executor的内存中，然后Drive
从“定位信息”中获取“主机名”和“设备分区名”，其中“主机名”为故障告警的节点，“设备分区名”为故障磁盘的分区。 联系硬件工程师确认为磁盘硬件故障之后，将服务器上故障磁盘在线拔出。 拔出磁盘后系统会上报“ALM-12014 分区丢失”告警，参考ALM-12014 设备分区丢失进行处理，处理完成后，本告警即可自动消除。
RS集群的节点名称，在节点的“弹性公网IP”页面绑定弹性公网IP。 具体操作请参见“虚拟私有云 > 用户指南 > 弹性公网IP > 为弹性云服务器申请和绑定弹性公网IP”。 记录公网IP和私网IP的对应关系将hosts文件中的私网IP改为对应的公网IP。 图1 配置host文件 配置集群安全组规则。
当表的数据量很大时，建议按分区分别执行，以降低失败重试的代价。 因为备份恢复操作，操作的都是实际的数据文件。所以当一个表的分片过多，或者一个分片有过多的小版本时，可能即使总数据量很小，依然需要恢复很长时间。 当通过SHOW BACKUP或者SHOW RESTORE命令查看作业状
产生告警的主机名。 对系统的影响 Impalad不能执行sql或执行sql超时，会影响到数据的读写。 可能原因 该Impalad服务维护的查询数量过多。 处理步骤 登录FusionInsight Manager，然后选择“集群 > 服务 > Impala > Impalad Web UI”，单击任一个节点进入Web
append”参数值设置为true。 “dfs.support.append”参数在开源社区版本中默认值是关闭，在FusionInsight版本默认值是开启。 该参数为服务器端参数。建议开启，开启后才能使用Append功能。 不适用HDFS场景可以考虑使用其他方式来存储数据，如HBase。 HDFS不适用于存储大量小文件
生产者（Producer）将消息发布到Kafka主题（Topic）上，消费者（Consumer）订阅这些主题并消费这些消息。在Kafka集群上一个服务器称为一个Broker。对于每一个主题，Kafka集群保留一个用于缩放、并行化和容错性的分区（Partition）。每个分区是一个有序、不可
系统就得到了恢复。下面介绍了如何利用这样的概念保证接收到的数据的持久性。 Kafka数据源使用Receiver来接收数据，是Executor中的长运行任务，负责从数据源接收数据，并且在数据源支持时还负责确认收到数据的结果（收到的数据被保存在Executor的内存中，然后Drive
记录集群的“可用区”、“虚拟私有云”、“安全组”。 在管理控制台首页服务列表中选择“弹性云服务器”，进入ECS列表，单击“购买弹性云服务器”，配置以下参数并单击“立即购买”创建一个Linux弹性云服务器： 计费模式：选择“按需计费”。 区域：与MRS集群的区域保持一致。 可用区：与MRS集群的可用区保持一致。
“客户端类型”选择“完整客户端”，“下载路径”选择“服务器端”，单击“确定”开始生成客户端配置文件，文件生成后默认保存在主管理节点“/tmp/MRS-client”。文件保存路径支持自定义。 查询并登录主Master节点。 在弹性云服务器，切换到root用户，并将安装包复制到目录“/opt”。
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 Kafka服务未完全同步的Partition数过多，会影响服务的可靠性，一旦发生leader切换，可能会导致丢数据。 可能原因 部分Broker实例所在节点故障或者实例停止运行，导致Kaf
RS集群的节点名称，在节点的“弹性公网IP”页面绑定弹性公网IP。 具体操作请参见“虚拟私有云 > 用户指南 > 弹性公网IP > 为弹性云服务器申请和绑定弹性公网IP”。 记录公网IP和私网IP的对应关系将hosts文件中的私网IP改为对应的公网IP。 将krb5.conf文件中的IP地址修改为对应IP的主机名称。
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