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（可选）单击“+”按钮展开更多选项，选择已创建的ENV，默认为“defaultEnv”。 单击“确定”，完成Hudi作业参数配置。 作业参数配置完成后，拖拽图标将作业进行关联，然后单击“保存”，作业配置完成。 在“作业管理”的作业列表中，找到创建的作业名称，单击操作列的“启动”，等待作业启动。 观
用户可以通过MRS集群客户端完成Kafka Topic的创建、查询、删除等操作，也可以通过登录KafkaUI查看当前集群的消费信息。 前提条件 使用Kafka客户端时：已安装客户端，例如安装目录为“/opt/client”，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。 使用
偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 监控资源利用率，评估当前配置是否过高。例如：CPU、内存、云硬盘、带宽等资源的利用率。 监控闲置的资源，避免浪费。例如：未挂载的云硬盘、未绑定的EIP等。 计费模式优化 不同类型的业务对资源使用周期有不同的要求，为每一类业务确定合适的计费模式，灵活组合以达到最优效果。
Flume是一个高可用、高可靠，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方（可定制）的能力。其中Flume-NG是Flume的一个分支，其特点是明显简单，体积更小，更容易部署，其最基本的架构如下图所示：
r。 Executor执行这些Task，将具体RDD的数据写入到步骤1创建的目录下。 Spark和YARN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
r。 Executor执行这些Task，将具体RDD的数据写入到步骤1创建的目录下。 Spark和YARN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
x及以后版本。 修改集群节点机架信息对系统的影响 修改主机机架名称，将影响HDFS的副本存放策略、Yarn的任务分配及Kafka的Partition存储位置。修改后需重启HDFS、Yarn和Kafka，使配置信息生效。 不合理的机架配置会导致集群的节点之间的负载（包括CPU、内存、磁盘、网
安装包含Flink、HBase等服务的客户端，安装路径如：/opt/hadoopclient。 以客户端安装用户登录安装客户端的节点，复制HBase的“/opt/client/HBase/hbase/conf/”目录下的所有配置文件至部署FlinkServer的所有节点的一个空目录，如“/tm
Client执行命令的目录需要可以直接访问该相对路径。 security.ssl.internal.keystore: ssl/flink.keystore security.ssl.internal.truststore: ssl/flink.truststore 在Flink的CLI yarn-session
Kerberos服务的renewable、forwardable开关和票据刷新周期的设置在Kerberos服务的配置页面的“系统”标签下，票据刷新周期的修改可以根据实际情况修改“kdc_renew_lifetime”和“kdc_max_renewable_life”的值。 下载并安装
第一次采集的数据中，第4列的数字是“rd_ios_old”，第8列的数字是“wr_ios_old”，第13列的数字是“tot_ticks_old”。 第二次采集的数据中，第4列的数字是“rd_ios_new”，第8列的数字是“wr_ios_new”，第13列的数字是“tot_ticks_new”。 则上图中svctm值为：
Flink DataStream Java样例代码 功能简介 统计连续网购时间超过2个小时的女性网民信息，将统计结果直接打印。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.flink.example.stream.FlinkStreamJavaExample：
原因分析 MapReduce任务提交前对输入文件数的检查策略：在提交的MapReduce任务中，允许的最大输入文件数和HiveServer最大堆内存的比值，例如500000/4（默认值），表示每4GB堆内存最大允许500000个输入文件。在输入的文件数超出此限制时则会发生此错误。 解决办法
需要添加组件操作用户到Ranger策略中的URL策略，URL填写对象在OBS上的完整路径，权限选择Read, Write 权限，其他权限不涉及URL策略。详细操作MRS 3.x之前版本请参考在Ranger中配置Hive的访问权限，MRS 3.x及之后版本请参考添加Hive的Ranger访问权限策略。
CDL是一种简单、高效的数据实时集成服务，能够从各种OLTP数据库中抓取Data Change事件，然后推送至Kafka中，最后由Sink Connector消费Topic中的数据并导入到大数据生态软件应用中，从而实现数据的实时入湖。 CDL服务包含了两个重要的角色：CDLConn
HDFS是Hadoop的分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写，多次读”的特征，而数据“写”操作是顺序写，也就是在文件创建时的写入或者在现有文件之后的添加操作。HDFS
选中需要升级Master节点规格的集群并单击集群名，进入集群信息页面。 在“节点管理”页签Master节点组的“操作”列选择“升级规格”。 选择升级后的规格，单击“下一步”。 选择升级后的规格时，务必确保待升级规格资源足够，以免出现升级完备节点后规格资源不足无法继续升级主节点的情况。 在弹出的“确认”页
Doris默认租户“normal”的内存占比是90%，并发数是“10000”。 图1 Doris租户模型 用户与租户关联后，该用户提交的query任务就与Workload Group相关联，可以限制单个查询在BE节点上的CPU和内存资源的百分比，和配置资源组的内存软隔离。 开启内存软隔离
AUTHORIZATION”区域的组件插件名称“OBS”，为对应用户的用户组赋予OBS存储路径的“Read”和“Write”的权限。 例如，为“hgroup1”用户组赋予“obs://obs-test/test/”目录的“Read”和“Write”的权限： 图7 为用户组赋予OBS路径读和写的权限 在首页中单击“HADOOP
（可选）单击“+”按钮展开更多选项，选择已创建的ENV，默认为“defaultEnv”。 单击“确定”，完成Hudi作业参数配置。 作业参数配置完成后，拖拽图标将作业进行关联，然后单击“保存”，作业配置完成。 在“作业管理”的作业列表中，找到创建的作业名称，单击操作列的“启动”，等待作业启动。 观
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