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而且基于流表作为维度表可以基于Flink回撤机制实现数据的一致性。 父主题： Flink任务开发规范
当集群中DataNode个数小于该参数值时，副本数等于DataNode的个数。当DataNode个数大于或等于该参数值，副本数为该参数值。 10 3～256 loader.fault.tolerance.rate 容错率。 值大于0时使能容错机制。
当集群中DataNode个数小于该参数值时，副本数等于DataNode的个数。当DataNode个数大于或等于该参数值，副本数为该参数值。 10 3～256 loader.fault.tolerance.rate 容错率。 值大于0时使能容错机制。
例如：默认三副本的情况下启用多路读，组件内存至少需要设置为已有的三倍。 磁盘IO负载高的情况下（业务高峰期磁盘整体IO使用率大于50%以上），开启多路读可能导致磁盘处理能力不足而性能劣化。 操作步骤 登录FusionInsight Manager页面。
ClickHouse目前没有alter queries中断机制，所以alter queries（如：lightweight delete）执行过程中被中断之后，即便开启隐式事务能力，也无法回滚，与开源保持一致。
图1 Topic分布信息和副本同步信息 检查客户端与Kafka集群网络是否连通，若网络不通协调网络组进行处理。 通过SSH登录Kafka Broker。 通过cd /var/log/Bigdata/kafka/broker命令进入日志目录。
开源功能： 虽然目前YARN服务的用户层面上支持如下三种角色： 集群运维管理员 队列管理员 普通用户 但是当前开源YARN提供的WebUI/RestAPI/JavaAPI等接口上不会根据用户角色进行权限控制，任何用户都有权限访问应用和集群的信息，无法满足多租户场景下的隔离要求。
如图3所示，客户端应用请求集群时，使用ELB（Elastic Load Balance）来进行流量分发，通过ELB的轮询机制，写不同节点上的本地表（Local Table），读不同节点上的分布式表（Distributed Table），这样，无论集群写入的负载、读的负载以及应用接入的高可用性都具备了有力的保障
消息订阅-通知机制 消费者对感兴趣的主题进行订阅，并采取pull的方式消费数据，使得消费者可以根据其消费能力自主地控制消息拉取速度，同时，可以根据自身情况自主选择消费模式，例如批量、重复消费，从尾端开始消费等；另外，需要消费者自己负责维护其自身消息的消费记录。
HDFS客户端写文件close失败 问题背景与现象 HDFS客户端写文件close失败，客户端提示数据块没有足够副本数。
物化视图是一个数据库对象，它包含了一个查询的结果，例如：它可以是远程数据的本地副本，单表查询或者多表join后查询的结果的行或列、行和列的子集，也可以是使用聚合函数的汇总表。 物化视图通常基于对数据表进行聚合和连接的查询结果创建。
如果想恢复INFO级别日志，可执行如下命令： export HADOOP_ROOT_LOGGER=INFO,console 问题三：如何彻底删除HDFS文件？ 由于HDFS的回收站机制，一般删除HDFS文件后，文件会移动到HDFS的回收站中。
回答 默认情况下，单个磁盘的故障将会引起HDFS DataNode进程关闭，导致NameNode为每一个存在DataNode上的block调度额外的副本，在没有故障的磁盘中引起不必要的块复制。
回答 默认情况下，单个磁盘的故障将会引起HDFS DataNode进程关闭，导致NameNode为每一个存在DataNode上的block调度额外的副本，在没有故障的磁盘中引起不必要的块复制。
该机制利用了Flink的checkpoint机制创建流应用的快照，并将快照的元数据（meta-data）写入到一个额外的持久化文件系统中。
配置Kafka用户Token认证信息 操作场景 使用Token认证机制时对Token的操作。 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本的启用Kerberos认证的集群。 前提条件 MRS集群管理员已明确业务需求，并准备一个系统用户。 已开启Token认证机制。
该机制利用了Flink的checkpoint机制创建流应用的快照，并将快照的元数据（meta-data）写入到一个额外的持久化文件系统中。
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