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3.x之前版本） 用户已经获取账号对应的Access Key ID（AK）和Secret Access Key（SK）。 用户已经在账号的对象存储服务（OBS）中创建了并行文件系统。 在MRS Manager，单击“系统设置”。 单击“维护”下方的“日志导出”。 “服务”选择服务
生产者（Producer）将消息发布到Kafka主题（Topic）上，消费者（Consumer）订阅这些主题并消费这些消息。在Kafka集群上一个服务器称为一个Broker。对于每一个主题，Kafka集群保留一个用于缩放、并行化和容错性的分区（Partition）。每个分区是一个有序、不可
OpenTSDB由时间序列守护进程（TSD）和一组命令行实用程序组成。与OpenTSDB的交互主要通过运行一个或多个TSD来实现。每个TSD都是独立的。没有主服务器，没有共享状态，因此您可以根据需要运行任意数量的TSD来处理您向其投入的任何负载。每个TSD使用CloudTable集群中的HBase来存
x及之后版本） 登录FusionInsight Manager。 选择“运维 > 备份恢复 > 备份管理 > 创建”。 图1 创建备份任务 设置“备份对象”为“OMS”或需要备份数据的集群。 在“任务名称”输入参数值。 在“备份类型”选择任务执行属性。 表1 备份类型说明 类型 参数 示例 说明
Notebook 步骤4：验证Jupyter Notebook访问MRS 步骤1：在MRS集群外节点安装客户端 准备一台不属于MRS集群的Linux弹性云服务器，绑定一个弹性IP，参考集群外节点安装客户端章节安装集群客户端，例如安装目录为“/opt/client”。 确认MRS集群是否开启了Kerberos认证。
周期：修改备份任务下次启动，与上一次运行的时间间隔，支持按“小时”或按“天”。 目的端NameService名称：修改备集群的NameService名称。 目的端NameNode IP地址：修改备集群NameNode业务平面IP地址，支持主节点或备节点。 目的端路径：修改备集群保存备份数据的HDFS目录。不支持
ftp-connector或sftp-connector数据源连接属性 参数 说明 源目录或文件 源数据实际存储的形态，可能是文件服务器包含一个目录中的全部数据文件，或者是单个数据文件。 文件格式 Loader支持文件服务器中存储数据的文件格式，默认支持以下两种： CSV_FILE：表示文本格式文件。目的连接为数据库型连接时，只支持文本格式。
操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程，下载样例工程到本地。 将安装Flink客户端章节中下载的客户端安装包复制到Windows服务器中。 将Windows服务器中的“MRS_Flink_Client.tar”文件解压缩得到“MRS_Flink_ClientConfig.tar”，再解
环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt” ）下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上（文件上传的路径需要和生成的jar包路径一致）。 运行任务 在运行样例程序时需要指定
nux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt” ）下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上（文件上传的路径需要和生成的jar包路径一致）。 运行任务 在运行样例程序时需要指定
表1 参数说明 参数 描述 默认值 dfs.namenode.delegation.token.renew-interval 该参数为服务器端参数，设置token renew的时间间隔，单位为毫秒。 86400000 父主题： Spark Streaming
val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
解决的问题 解决的问题 Yarn： 解决Yarn资源池可用资源指标异常，导致弹性伸缩触发异常； 解决NM节点磁盘打满故障，导致资源池成员迁移到默认资源池； HBase: 解决HMaster堆内存使用监控数据上报到CES 超过100%问题； Ranger: 解决只给视图权限不给表的
val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
在Linux环境中调测Spark应用。 运行Python样例代码无需通过Maven打包。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt/example/” ）下。 运行任务 登录Spark客户端节点，执行如下命令： source 客户端安装目录/bigdata_env
统的history命令记录功能，避免信息泄露。： sqoop import \ --connect jdbc:mysql://MySQL服务器地址:端口号/database1 \ --username admin \ --password xxx \ --table table1
表1 参数说明 参数 描述 默认值 dfs.namenode.delegation.token.renew-interval 该参数为服务器端参数，设置token renew的时间间隔，单位为毫秒。 86400000 父主题： Spark Streaming
val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
一个模拟的Source SensorSource每秒钟产生一个数据点。 Flink使用IoTDBSink消费产生数据并写入IoTDB。 其中在Session对象的参数里，设置IoTDBServer所在的节点IP、端口、用户名和密码。 待连接的IoTDBServer所在的节点IP地址，可通过登录FusionInsight
一个模拟的Source SensorSource每秒钟产生一个数据点。 Flink使用IoTDBSink消费产生数据并写入IoTDB。 其中在Session对象的参数里，设置IoTDBServer所在的节点IP、端口、用户名和密码。 待连接的IoTDBServer所在的节点IP地址，可通过登录FusionInsight
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