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10补丁安装后，需要重新下载安装全量的客户端，包含Master节点的原始客户端和虚拟私有云的其他节点使用的客户端（即您自行搭建的客户端）。 主备Master节点的原始客户端全量更新，请参见更新客户端配置（2.x及之前版本）。 自行搭建的客户端全量安装方法，请参见安装客户端（2.x及之前版本）。 重新安装客户端前建议先对老客户端进行备份。
Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。
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“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark
境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark
running = false; } } } 生成Table1和Table2，并使用Join对Table1和Table2进行联合查询，打印输出结果。 public class SqlJoinWithSocket { public
流。 对请求流、展示流、点击流的数据进行关联查询。 统计结果写入kafka。 应用中监控流处理任务的状态。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux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“
25006 重要 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 主机名 产生告警的主机节点信息。 对系统的影响 sssd服务不可用时，可能会影响该节点从LdapServer上同步数据，此时，使用id命令可能会获取不到ldap中的数据，影响上层业务。
规划好新的目录路径，用于保存旧目录中的数据。 已安装好HDFS客户端。 准备好业务用户hdfs。 更改DataNode单个实例的存储目录时，保持活动的DataNode实例数必须大于“dfs.replication”的值。 操作步骤 检查环境 以root用户登录安装HDFS客户端的服务器，执行以下命令配置环境变量。
进入“/user/hetuserver/udf/data/externalFunctions”，单击上传UDF函数包。 使用HDFS命令行上传。 登录HDFS服务客户端所在节点，切换到客户端安装目录，例如“/opt/client”。 cd /opt/client 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env
使用Flume客户端从Kafka采集日志保存到HDFS 该任务指导用户使用Flume客户端从Kafka客户端的Topic列表(test1)采集日志保存到HDFS上“/flume/test”目录下。 本配置默认集群网络环境是安全的，数据传输过程不需要启用SSL认证。如需使用加密方式
表1 参数说明 名称 说明 MySQL Tools Doris采用MySQL协议，高度兼容MySQL语法，支持标准SQL，用户可以通过各类客户端工具来访问Doris，并支持与BI工具无缝对接。 FE 主要负责用户请求的接入、查询解析规划、元数据的管理、节点管理相关工作。 BE 主要负
在现有集群的标签页，执行标签的增、删、查操作。 登录MRS管理控制台。 在现有集群列表中，单击待管理标签的集群名称。 系统跳转至该集群详情页面。 选择“标签管理”页签，对集群的标签执行增、删、查。 查看 在“标签”页，可以查看当前集群的标签详情，包括标签个数，以及每个标签的键和值。 添加 单击左上角的“添加/
已成功安装集群、HDFS及Flume服务、Flume客户端。 已创建用户flume_hdfs并授权验证日志时操作的HDFS目录和数据。 操作步骤 分别生成Flume角色服务端和客户端的证书和信任列表。 以omm用户登录Flume服务端所在节点。进入“${BIGDATA_HOME}/Fu
WebUI、刷新队列、设置NodeLabel、主备倒换等）的权限。 队列管理员：拥有在YARN集群上所管理队列的修改和查看权限。 普通用户：拥有在YARN集群上对自己提交应用的修改和查看权限。 自研超级调度器Superior Scheduler原理 Superior Scheduler是一个专门为Hadoop
用户在开发前需要使用对接安全模式的Kafka，则需要引入FusionInsight的kafka-clients-*.jar，该jar包可在Kafka客户端目录下获取。下面列出producer和consumer，以及Flink Stream SQL Join使用主要逻辑代码作为演示。 每秒钟往K
IntWritable(age), new IntWritable(1)); } } 编写Reduce类，对从Hive表中读取到的数据进行统计。 public static class Reduce extends Reducer<IntWritable
其中，ClassPath应包含Spark客户端Kafka jar包的绝对路径，如/opt/client/Spark2x/spark/jars/*:/opt/client/Spark2x/spark/jars/streamingClient010/* 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DStream。 对单词记录进行分类统计。
据。 ClickHouse元数据恢复和业务数据恢复不能同时进行操作，否则会导致业务数据恢复失败。建议元数据恢复完成后再进行业务数据恢复。 对系统的影响 元数据恢复后，会丢失从备份时刻到恢复时刻之间的数据。 元数据恢复后，需要重新启动ClickHouse的上层应用。 前提条件 检查
建议一个恢复任务只恢复一个组件的元数据，避免因停止某个服务或实例影响其他组件的数据恢复。同时恢复多个组件数据，可能导致数据恢复失败。 对系统的影响 元数据恢复后，会丢失从备份时刻到恢复时刻之间的数据。 恢复IoTDB元数据 在FusionInsight Manager，选择 “运维
队列名 产生告警的队列名。 队列指标名 产生告警的队列指标名。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 应用任务结束时间变长。 新应用提交后长时间无法运行。 可能原因 告警上报机制需要调整。（仅适用于MRS 3.3.1及之后版本 ）
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