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定的locator所对应的数据节点上面，所以如果不对locator进行规划，会造成数据节点容量不均衡。下面总结了保证数据节点容量均衡的两个主要的使用原则，如表2所示。 表2 使用原则 编号 使用原则 说明 1 所有的数据节点在locators中出现的频率一样。 如何保证频率一样：
test.doSth(); } } Kerberos认证时需要配置Kerberos认证所需要的文件参数，主要包含keytab文件路径、Kerberos认证的用户名称、Kerberos认证所需要的客户端配置“krb5.conf”文件。 login(
Pipeline 配置表 架构 Flink架构如图2所示。 图2 Flink架构 Flink整个系统包含三个部分： Client Flink Client主要给用户提供向Flink系统提交用户任务（流式作业）的能力。 TaskManager Flink系统的业务执行节点，执行具体的用户任务。Ta
的locators所对应的数据节点上面，所以如果不对locator进行规划，会造成数据节点容量不均衡。下面总结了保证数据节点容量均衡的两个主要的使用原则，如表2所示。 表2 使用原则 编号 使用原则 说明 1 所有的数据节点在locators中出现的频率一样。 如何保证频率一样：
Pipeline 配置表 架构 Flink架构如图2所示。 图2 Flink架构 Flink整个系统包含三个部分： Client Flink Client主要给用户提供向Flink系统提交用户任务（流式作业）的能力。 TaskManager Flink系统的业务执行节点，执行具体的用户任务。Ta
的locators所对应的数据节点上面，所以如果不对locator进行规划，会造成数据节点容量不均衡。下面总结了保证数据节点容量均衡的两个主要的使用原则，如表2所示。 表2 使用原则 编号 使用原则 说明 1 所有的数据节点在locators中出现的频率一样。 如何保证频率一样：
行为。 管理员可将SQL防御行为在“提示”、“拦截”、“熔断”选项之间进行灵活切换，系统会将发生的SQL防御事件实时写入到防御审计日志中。运维人员可进行日志分析，评估现网SQL质量，提前感知潜在SQL风险，并做出有效预防措施。 SQL防御规则包含以下类型： 静态拦截规则：基于纯粹的SQL语法规则进行拦截或提示。
径。 daemonlog 获取或者设置服务LOG级别。 CLASSNAME 运行一个名字为CLASSNAME的类。 top 运行集群利用率监控工具。 -Dmapreduce.job.hdfs-servers 如果对接了OBS，而服务端依然使用HDFS，那么需要显式在命令行使用该参
committed隔离级别的事务，保证多条消息原子性的写入到目标分区，同时也能保证Consumer只能看到成功提交的事务消息。Kafka中的事务特性主要用于以下两种场景： 生产者发送多条数据可以封装在一个事务中，形成一个原子操作。多条消息要么都发送成功，要么都发送失败。 read-proc
test.doSth(); } } Kerberos认证时需要配置Kerberos认证所需要的文件参数，主要包含keytab路径，Kerberos认证的用户名称，Kerberos认证所需要的客户端配置krb5.conf文件。 方法login()为
jar，该jar包可在Kafka客户端目录下获取。 下面列出producer和consumer，以及Flink Stream SQL Join使用主要逻辑代码作为演示。 完整代码参见com.huawei.bigdata.flink.examples.WriteIntoKafka和com.huawei
committed隔离级别的事务，保证多条消息原子性的写入到目标分区，同时也能保证Consumer只能看到成功提交的事务消息。Kafka中的事务特性主要用于以下两种场景： 生产者发送多条数据可以封装在一个事务中，形成一个原子操作。多条消息要么都发送成功，要么都发送失败。 read-proc
/opt/client/Kafka/kafka/config/producer.properties 输入消息内容： 1,clw,33 输入完成后按回车发送消息。 WITH主要参数说明 配置项 是否必选 类型 描述 connector 必选 String 指定要使用的连接器，Kafka使用“kafka” topic
径。 daemonlog 获取或者设置服务LOG级别。 CLASSNAME 运行一个名字为CLASSNAME的类。 top 运行集群利用率监控工具。 -Dmapreduce.job.hdfs-servers 如果对接了OBS，而服务端依然使用HDFS，那么需要显式在命令行使用该参
径。 daemonlog 获取或者设置服务LOG级别。 CLASSNAME 运行一个名字为CLASSNAME的类。 top 运行集群利用率监控工具。 -Dmapreduce.job.hdfs-servers 如果对接了OBS，而服务端依然使用HDFS，那么需要显式在命令行使用该参
径。 daemonlog 获取或者设置服务LOG级别。 CLASSNAME 运行一个名字为CLASSNAME的类。 top 运行集群利用率监控工具。 -Dmapreduce.job.hdfs-servers 如果对接了OBS，而服务端依然使用HDFS，那么需要显式在命令行使用该参
缩容集群 用户可以根据业务需求量，通过简单的缩减Core节点或者Task节点，对集群进行缩容，以使MRS拥有更优的存储、计算能力，降低运维成本。用户执行MRS集群缩容后，MRS服务将根据节点已安装的服务类型自动选择可以缩容的节点。 Core节点在缩容的时候，会对原节点上的数据
物联网时序数据分析场景介绍 在物联网场景中，海量设备采集的数据需要进行低延迟的高效接入、存储和分析，数据具有高度的时间属性相关特点，传统数据库基于二维表的数据模型，无法满足物联网场景下高效的时序数据存储和分析需求。时序数据库则是专门针对物联网时序数据场景设计的存算引擎，数据按设备管理架构和
Records处理： 为了使数据处理应用程序为用户增值，不可避免地需要对数据进行某种程度的集成。在大多数情况下，数据质量问题源于生成源数据的上游（主要）系统。 有两种完全不同的方式处理Bad Data： 按照原始数据加载所有数据，之后进行除错处理。 在进入数据源的过程中，可以清理或擦除Bad
ython的UDF函数。 下面以编写一个AddDoublesUDF为例，说明UDF的编写和使用方法。 功能介绍 AddDoublesUDF主要用来对两个及多个浮点数进行相加，在该样例中可以掌握如何编写和使用UDF。 一个普通UDF必须继承自“org.apache.hadoop.hive
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