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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：
name, account from person") // 遍历hive表中的每一个partition, 然后更新到hbase表 // 如果数据条数较少，也可以使用foreach()方法 dataFrame.rdd.foreachPartition(x => hBaseWriter(x
account from person"); // 遍历hive表中的每一个partition, 然后更新到hbase表 // 如果数据条数较少，也可以使用foreach()方法 dataFrame.toJavaRDD().foreachPartition(
Client CLI介绍 常用CLI Flink常用的CLI如下所示： yarn-session.sh 可以使用yarn-session.sh启动一个常驻的Flink集群，接受来自客户端提交的任务。启动一个有3个TaskManager实例的Flink集群示例如下： bin/yarn-session
account from person"); // 遍历hive表中的每一个partition, 然后更新到hbase表 // 如果数据条数较少，也可以使用foreach()方法 dataFrame.toJavaRDD().foreachPartition(
level KafkaStreams API代码样例，通过Kafka Streams读取输入Topic中的消息，统计每条消息中的单词个数，从输出Topic消费数据，将统计结果以Key-Value的形式输出，完成单词统计功能。 High Level KafkaStreams API代码样例 下面代码片段在com
Client CLI介绍 常用CLI Flink常用的CLI如下所示： yarn-session.sh 可以使用yarn-session.sh启动一个常驻的Flink集群，接受来自客户端提交的任务。启动一个有3个TaskManager实例的Flink集群示例如下： bin/yarn-session
name, account from person") // 遍历hive表中的每一个partition, 然后更新到hbase表 // 如果数据条数较少，也可以使用foreach()方法 dataFrame.rdd.foreachPartition(x => hBaseWriter(x))
Storm支持拓扑在未安装Storm客户端的Linux环境中运行。 前提条件 客户端机器的时间与MRS集群的时间要保持一致，时间差要小于5分钟。 当Linux环境所在主机不是集群中的节点时，需要在节点的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。 操作步骤 准备依赖的Jar包和配置文件。
Client CLI介绍 常用CLI Flink常用的CLI如下所示： yarn-session.sh 可以使用yarn-session.sh启动一个常驻的Flink集群，接受来自客户端提交的任务。启动一个有3个TaskManager实例的Flink集群示例如下： bin/yarn-session
level KafkaStreams API代码样例，通过Kafka Streams读取输入Topic中的消息，统计每条消息中的单词个数，从输出Topic消费数据，将统计结果以Key-Value的形式输出，完成单词统计功能。 High Level KafkaStreams API代码样例 下面代码片段在com
Client CLI介绍 常用CLI Flink常用的CLI如下所示： yarn-session.sh 可以使用yarn-session.sh启动一个常驻的Flink集群，接受来自客户端提交的任务。启动一个有3个TaskManager实例的Flink集群示例如下： bin/yarn-session
name, account from person") // 遍历hive表中的每一个partition, 然后更新到hbase表 // 如果数据条数较少，也可以使用foreach()方法 dataFrame.rdd.foreachPartition(x => hBaseWriter(x))
在左侧导航栏中，将鼠标放在某一表上，单击显示在其右侧的图标，界面将显示Hive表的元数据信息。 管理Hive表的元数据 在Hive表的元数据信息界面，单击右上角的可导入数据，单击可浏览数据，单击可查看表文件的位置信息。 Hue界面主要用于文件、表等数据的查看与分析，禁止通过Hue界面对操作对象
指导您了解MRS的基本功能，利用MRS服务的Spark2x组件，对车主的驾驶行为进行分析统计，得到用户驾驶行为的分析结果。 原始数据为车主的驾驶行为信息，包括车主在日常的驾驶行为中，是否急加速、急减速、空挡滑行、超速、疲劳驾驶等信息，通过Spark2x组件的强大的分析能力，分析统
'user'：为在两集群上分别创建的具有FlinkServer、Doris管理员权限的同名用户。 'password' = 'password'：创建的具有FlinkServer、Doris管理员权限的用户密码。 doris_label_xxx：sink.label-prefix的值，必须是唯一的，每次启任务必须保持其值的唯一性。
设置合理数量的存储组可以带来性能的提升。既不会因为产生过多的存储文件（夹）导致频繁切换IO降低系统速度（并且会占用大量内存且出现频繁的内存-文件切换），也不会因为过少的存储文件夹（降低了并发度）导致写入命令阻塞。 用户应根据自己的数据规模和使用场景，平衡存储文件的存储组设置，以达到更好的系统性能。
HQL语句，单击右上角的，并输入名称和描述。已保存的语句可以在“保存的查询”页签查看。 查看历史 单击“查询历史记录”，可查看HQL运行情况，支持显示所有语句或只显示保存的语句的运行情况。历史记录存在多个结果时，可以在输入框使用关键字进行搜索。 高级查询配置 单击右上角的，对文件、函数、设置等信息进行配置。
为什么DataNode无法正常上报数据块 问题 DataNode正常，但无法正常上报数据块，导致存在的数据块无法使用。 回答 当某个数据目录中的数据块数量超过4倍的数据块限定值“1M”时，可能会出现该错误。DataNode会产生相应的错误日志记录，如下所示： 2015-11-05 10:26:32,936 |
account from person"); // 遍历hive表中的每一个partition, 然后更新到hbase表 // 如果数据条数较少，也可以使用foreach()方法 dataFrame.toJavaRDD().foreachPartition(
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