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DataNode以Block的形式,保存用户的文件和目录,同时在NameNode中生成一个文件对象,对应DataNode中每个文件、目录和Block。 NameNode文件对象需要占用一定的内存,消耗内存大小随文件对象的生成而线性递增。DataNode实际保存的文件和目录越多,NameNode
将“generate_keystore.sh”脚本放置到Flink客户端“bin”目录中并调用“generate_keystore.sh”脚本,生成“Security Cookie”、“flink.keystore”文件和“flink.truststore”文件。具体操作可参考认证和加密。
下载客户端 > 仅配置文件”。 此时生成的压缩文件包含所有服务的配置文件。 图1 下载客户端配置文件 配置相关参数。 MRS 3.3.1之前版本: 是否在集群的节点中生成配置文件? 是,勾选“仅保存到如下路径”,单击“确定”开始生成客户端文件,文件生成后默认保存在主管理节点“/tmp
终端用户每次请求一个广告后,会生成广告请求事件,保存到kafka的adRequest topic中。 请求一个广告后,可能用于多次展示,每次展示,会生成广告展示事件,保存到kafka的adShow topic中。 每个广告展示,可能会产生多次点击,每次点击,会生成广告点击事件,保存到kafka的adClick
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提升HBase BulkLoad工具批量加载效率 操作场景 批量加载功能采用了MapReduce jobs直接生成符合HBase内部数据格式的文件,然后把生成的StoreFiles文件加载到正在运行的集群。使用批量加载相比直接使用HBase的API会节约更多的CPU和网络资源。
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Kafka支持的访问协议类型有哪些? 问: Kafka支持的访问协议类型有哪些? 答: Kafka支持四种协议类型的访问,分别为:PLAINTEXT、SSL、SASL_PLAINTEXT、SASL_SSL。 父主题: 组件配置类
集群。可参考购买自定义集群。 已配置网络,使日志生成节点与流集群互通。 使用Flume客户端(MRS 3.x之前版本) 普通集群不需要执行2-6。 安装Flume客户端。 可参考安装MRS 3.x之前版本Flume客户端在日志生成节点安装Flume客户端,例如安装目录为“/opt
HBase输出 概述 “HBase输出”算子,用于配置已生成的字段输出到HBase表的列。 输入与输出 输入:需要输出的字段 输出:HBase表 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 HBase表类型 配置HBase表类型,可选项为normal(普通HBase表)和phoenix表。
HBase输出 概述 “HBase输出”算子,用于配置已生成的字段输出到HBase表的列。 输入与输出 输入:需要输出的字段 输出:HBase表 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 HBase表类型 配置HBase表类型,可选项为normal(普通HBase表)和phoenix表。
=+-@,但首尾不能含有空格,不能以_sys_开头。 取值范围: 不涉及 默认取值: 不涉及 请求示例 查询所有标签请求示例 GET https://{endpoint}/v1.1/{project_id}/clusters/tags 响应示例 状态码: 200 操作成功。 {
当客户端所在主机不是集群中的节点时,需要在客户端所在节点的hosts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。 已执行生成Storm应用Jar包步骤,生成storm-examples-1.0.jar,并放置到/opt/jartarget/。 操作步骤 安全模式下,请先进行安全认证,参见准备Linux客户端环境。
如果初始密码由系统随机生成,需要直接重置密码。 修改该密码会导致已经下载的用户凭证不可用,请修改该密码后重新下载认证凭据并替换旧凭据。 MRS 3.x及之后版本,组件运行用户,根据初始密码是否是系统随机生成,可分为两类: 密码随机生成的,用户类型为“机机”用户。 密码不是随机生成的,用户类型为“人机”用户。
份后才能连接到集群服务端。系统操作运维与业务场景中主要使用的用户分为“人机”用户和“机机”用户。二者主要区别在于“机机”用户密码由系统随机生成。 Kerberos认证 Kerberos认证支持两种方式:密码认证及keytab认证,认证有效时间默认为24小时。 密码认证:通过输入用
e.printStackTrace(); System.out.println(e.getHttpStatusCode()); System.out.println(e.getRequestId());
true:发送DDL事件 false:不发送DDL事件 false producer 是 生产者类型,配置为kafka stdout:将生成的事件打印在日志中 kafka:将生成的事件发送到kafka stdout producer_partition_by 否 分区策略,用来确保相同一类的数据写入到kafka同一分区
数据处理规则 按照输入字段的长度依次截取源文件,生成字段。 当字段的值与实际的类型不匹配时,该行数据会成为脏数据。 配置字段分割长度,大于原字段值的长度,则数据分割失败,当前行成为脏数据。 样例 源文件如下图: 配置“固定宽度文件输入”算子,生成三个字段A、B和C。 将三个字段依次输出,结果如下:
配置输入字段列数,大于原始数据实际包含字段列数,全部数据成为脏数据。 样例 通过“CSV文件输入”算子,生成三个字段A、B和C。 源文件如下: 配置“字符串空格清除转换”算子,生成三个新字段D、E和F。 转换后,依次输出这六个字段,结果如下: 父主题: Loader转换类算子