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DataNode的容量计算出错如何处理 问题 当多个data.dir被配置在一个磁盘分区内，DataNode的容量计算将会出错。 回答 目前容量计算是基于磁盘的，类似于Linux里面的df命令。理想状态下，用户不会在同一个磁盘内配置多个data.dir，否则所有的数据都将写入一个磁盘，在性能上会有很大的影响。 因此配置如下：
Kafka应用开发环境简介 Kafka开发应用时，需要准备的开发环境如下表所示： 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 Windows系统，推荐Windows 7以上版本。 安装JDK和Maven 开发环境的基本配置。JDK版本要求：1.7或者1.8。Maven版本要求：3.3
curator-recipes-<version>.jar 将1和2中获取的jar包和配置文件合并统一打出完整的业务jar包，请参见打包Strom应用业务。 进入Linux系统中进入Kafka客户端所在目录，在Kafka/kafka/bin目录下使用Kafka客户端创建拓扑中所用到的Topic，执行命令： ./kafka-topics
<用于认证的业务用户> user.keytab文件位置请根据自己实际路径填写。 在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -mkdir /tmp/input（hdfs dfs命令有同样的作用），创建对应目录。 在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -put input_xxx
curator-recipes-<version>.jar 将1、2和3中获取的jar包和配置文件合并统一打出完整的业务jar包，请参见打包Storm业务。 进入Linux系统中进入Kafka客户端所在目录，在Kafka/kafka/bin目录下使用Kafka客户端创建拓扑中所用到的Topic，执行命令： ./kafka-topics
dir被设置为/tmp，因此默认使用系统/tmp目录。 但存在一些特殊情况，如driver进程未正常退出，比如被kill -9命令结束进程，或者Java虚拟机直接崩溃等场景，导致driver的退出流程未正常执行，则可能导致该部分目录无法被正常清理，残留在系统中。 当前只有yarn-cli
dir被设置为/tmp，因此默认使用系统/tmp目录。 但存在一些特殊情况，如driver进程未正常退出，比如被kill -9命令结束进程，或者Java虚拟机直接崩溃等场景，导致driver的退出流程未正常执行，则可能导致该部分目录无法被正常清理，残留在系统中。 当前只有yarn-cli
ALM-38001 Kafka磁盘容量不足（2.x及以前版本） 告警解释 系统按60秒周期检测Kafka磁盘空间使用率，并把实际磁盘使用率和阈值相比较。磁盘使用率默认提供一个阈值范围。当检测到磁盘使用率高于阈值时产生该告警。 用户可通过“系统设置 > 阈值配置”修改阈值。 当Kafka磁盘使用率小于或等于阈值时，告警恢复。
网络问题导致运行应用程序时出现异常 问题 应用程序在Windows环境下运行时，发现连接不上MRS集群，而在Linux环境下（和安装了MRS集群的机器是同一个网络）却运行正常。 回答 由于Kerberos认证需要使用UDP协议，而防火墙做了特殊处理关掉了需要使用的UDP端口，导致
DataNode的容量计算出错如何处理 问题 当多个data.dir被配置在一个磁盘分区内，DataNode的容量计算将会出错。 回答 目前容量计算是基于磁盘的，类似于Linux里面的df命令。理想状态下，用户不会在同一个磁盘内配置多个data.dir，否则所有的数据都将写入一个磁盘，在性能上会有很大的影响。 因此配置如下：
dir被设置为/tmp，因此默认使用系统/tmp目录。 但存在一些特殊情况，如driver进程未正常退出，比如被kill -9命令结束进程，或者Java虚拟机直接崩溃等场景，导致driver的退出流程未正常执行，则可能导致该部分目录无法被正常清理，残留在系统中。 当前只有yarn-cli
运行环境分别如下表所示。 表1 JDBC/Hcatalog开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装JDK 开发和运行环境的基本配置。版本要求如下：
dir被设置为/tmp，因此默认使用系统/tmp目录。 但存在一些特殊情况，如driver进程未正常退出，比如被kill -9命令结束进程，或者Java虚拟机直接崩溃等场景，导致driver的退出流程未正常执行，则可能导致该部分目录无法被正常清理，残留在系统中。 当前只有yarn-cli
Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点： 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展 容错性好
kinit <用于认证的业务用户> 在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -mkdir /tmp/input（hdfs dfs命令有同样的作用），创建对应目录。 进入到HDFS客户端下的“/tmp/input”目录，在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop
kinit <用于认证的业务用户> 在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -mkdir /tmp/input（hdfs dfs命令有同样的作用），创建对应目录。 进入到HDFS客户端下的“/tmp/input”目录，在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop
table2表，用于将分析后的数据写入。 将原日志文件放置到HDFS系统中。 在本地新建一个空白的log1.txt文件，并在文件内写入如下内容： 1,100 在HDFS中新建一个目录/tmp/input，并将log1.txt文件上传至此目录。 在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -mkdir
kinit<用于认证的业务用户> 在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -mkdir /tmp/input（hdfs dfs命令有同样的作用），创建对应目录。 进入到HDFS客户端下的“/tmp/input”目录，在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop
kinit <用于认证的业务用户> 在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -mkdir /tmp/input（hdfs dfs命令有同样的作用），创建对应目录。 进入到HDFS客户端下的“/tmp/input”目录，在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop
cd {客户端安装目录} kinit {用于认证的业务用户} 在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -mkdir /data（hdfs dfs命令有同样的作用），创建对应目录。 在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -put data /data，上传数据文件。
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