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编译并调测Flink应用 操作场景 在程序代码完成开发后，建议您上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Flink客户端的运行步骤是一样的。 基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行，只支持在Linux环境下运行。
编译并调测Flink应用 操作场景 在程序代码完成开发后，编译jar包并上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Flink客户端的运行步骤是相同的。 基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行，只支持在Linux环境下运行。
Flume业务模型配置说明 业务模型配置指导 本任务旨在提供Flume常用模块的性能差异，用于指导用户进行合理的Flume业务配置，避免出现前端Source和后端Sink性能不匹配进而导致整体业务性能不达标的场景。 本任务只针对于单通道的场景进行比较说明。 Flume业务配置及模
编译并调测Flink应用 操作场景 在程序代码完成开发后，建议您上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Flink客户端的运行步骤是一样的。 基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行，只支持在Linux环境下运行。
setDataBlockEncoding(DataBlockEncoding.FAST_DIFF); //设置编码算法，HBase提供了DIFF，FAST_DIFF，PREFIX三种编码算法 hcd.setCompressionType(Compression.Algorithm
Flink Job Pipeline增强 通常情况下，开发者会将与某一方面业务相关的逻辑代码放在一个比较大的Jar包中，这种Jar包称为Fat Jar。 Fat Jar具有以下缺点： 随着业务逻辑越来越复杂，Jar包的大小也不断增加。 协调难度增大，所有的业务开发人员都在同一套业
“multiplexing”表示根据分发规则，有选择地发给某些channel。 interceptors - 拦截器配置。详细配置可参考Flume官方文档：https://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#flume-interceptors。 仅可在“properties
27 16/02/24 15:45:42 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: https://linux1:8090/proxy/application_1455853029114_0027/ 16/02/24 15:45:42
IoTDB性能调优 配置场景 IoTDB主要利用堆内存完成读写操作。提高IoTDB内存可以有效提高IoTDB读写性能。 配置描述 登录集群FusionInsight Manager页面，选择“集群 > 服务 > IoTDB > 配置 > 全部配置”，进入IoTDB配置界面搜索并修改参数。
job命令，运行工作流文件。 oozie job -oozie https://oozie角色的主机名:21003/oozie -config job.properties文件所在路径 -run 例如： oozie job -oozie https://10-1-130-10:21003/oozie
设置合理的Receiver阻塞时间。 设置合理的数据处理并行度。 使用Kryo系列化。 内存调优。 设置持久化级别减少GC开销。 使用并发的标记-清理GC算法减少GC暂停时间。 运行pyspark建议 运行pyspark应用时，不能使用集群自带的python环境，需要用户自行安装python环境
Flink Job Pipeline样例程序开发思路 场景说明 本样例中发布者Job自己每秒钟产生10000条数据，然后经由该job的NettySink算子向下游发送。另外两个Job作为订阅者，分别订阅一份数据。 数据规划 发布者Job使用自定义算子每秒钟产生10000条数据。
如何获取Topic的分布信息 用户问题 如何获取Topic在Broker实例的分布信息？ 前置操作 前提条件 已安装Kafka、ZooKeeper客户端。 操作步骤 以客户端安装用户，登录安装Kafka客户端的节点。 切换到Kafka客户端安装目录，例如“/opt/client”。
配置Flink通过Guardian访问OBS 对接OBS 使用安装客户端的用户登录Flink客户端安装节点。 执行如下命令初始化环境变量。 source 客户端安装目录/bigdata_env 配置好Flink客户端，具体配置参考从零开始使用Flink的步骤1至步骤4。 启动session。
Flink Job Pipeline样例程序开发思路 场景说明 本样例中发布者Job自己每秒钟产生10000条数据，然后经由该job的NettySink算子向下游发送。另外两个Job作为订阅者，分别订阅一份数据。 数据规划 发布者Job使用自定义算子每秒钟产生10000条数据。
setProperty("java.security.krb5.conf", krb5); String url = "https://"+hostName+":28943/flink/v1/tenants"; String jsonstr = "{"
Complete 参见：https://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/structured-streaming-kafka-integration.html at-least-once 参见https://archive.apache
Complete 参见：https://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/structured-streaming-kafka-integration.html at-least-once 参见https://archive.apache
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添加GAUSSDB数据源 本章节指导用户在HSConsole界面添加GaussDB类型的JDBC数据源。 添加GAUSSDB数据源前提条件 数据源所在集群与HetuEngine集群节点网络互通。 在HetuEngine所在集群的所有节点的“/etc/hosts”文件中，添加待对接
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