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子网不会影响当前已有节点的IP地址和子网。 通过子网提供与其他网络隔离的、可以独享的网络资源,以提高网络安全。 虚拟私有云 VPC信息,创建集群时所选。 VPC即虚拟私有云,是通过逻辑方式进行网络隔离,提供安全、隔离的网络环境。 弹性公网IP 通过将弹性公网IP与MRS集群绑定,
业务1的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据(需要有Kafka权限用户),并从Kafka组件接收数据。Kafka配置参见样例数据规划章节。 业务2的数据通过socket接收消息记录,可使用netcat命令用户输入模拟数据源。 使用Linux命令netcat -l -p <port>,启动一个简易的文本服务器。
业务1的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据(需要有Kafka权限用户),并从Kafka组件接收数据。Kafka配置参见样例数据规划章节。 业务2的数据通过socket接收消息记录,可使用netcat命令用户输入模拟数据源。 使用Linux命令netcat -l -p <port>,启动一个简易的文本服务器。
MapReduce服务通常使用的基础资源如下,配额由各个基础服务管理,如需扩大配额,请联系对应服务的技术支持进行扩容: 弹性云服务器 裸金属服务器 虚拟私有云 云硬盘 镜像服务 对象存储服务 弹性公网IP 消息通知服务 统一身份认证服务 其配额查看及修改请参见关于配额。
x之前:8192 CPU虚拟核数 建议将此配置设定在逻辑核数的1.5~2倍之间。如果上层计算应用对CPU的计算能力要求不高,可以配置为2倍的逻辑CPU。 参数 描述 默认值 yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores 表示该节点上YARN可使用的虚拟CPU个数,默认是8。
知到用户的手机及邮箱,让维护更加省心省力。 客户价值 配置消息通知后,可以实时给用户发送MRS集群健康状态,用户可以通过手机短信或邮箱实时接收到MRS集群变更及组件告警信息。MRS可以帮助用户轻松运维,实时监控,实时发送告警,操作灵活,使大数据业务部署更加省心省力。 特性描述 M
业务1的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据(需要有Kafka权限用户),并从Kafka组件接收数据。Kafka配置参见样例数据规划章节。 业务2的数据通过socket接收消息记录,可使用netcat命令用户输入模拟数据源。 使用Linux命令netcat -l -p <port>,启动一个简易的文本服务器。
业务1的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据(需要有kafka权限用户),并从Kafka组件接收数据。Kafka配置参见样例数据规划章节。 业务2的数据通过socket接收消息记录,可使用netcat命令用户输入模拟数据源。 使用Linux命令netcat -l -p <port>,启动一个简易的文本服务器。
业务1的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据(需要有Kafka权限用户),并从Kafka组件接收数据。Kafka配置参见样例数据规划章节。 业务2的数据通过socket接收消息记录,可使用netcat命令用户输入模拟数据源。 使用Linux命令netcat -l -p <port>,启动一个简易的文本服务器。
整型 资源池YARN组件可用的虚拟CPU核心数。 取值范围为[0~2147483646]。 ResourcePoolCPUAvailablePercentage 百分比 资源池YARN组件可用虚拟CPU核心数百分比。是可用虚拟CPU核心数与总虚拟CPU核心数比值。 取值范围为[0~100]。
权限名 允许的操作 示例 java.net.SocketPermission 主机名:端口:指定主机和端口 *:所有地址和端口 accept:接收 listen:侦听 connect:连接 resolve:解析 允许实现所有套接字操作: permission java.net.SocketPermission
控其NettyClient状态是否健康,一旦发现其出现异常,即会重启NettyClient,重新与NettyServer建立连接并接收数据,以防接收的数据混乱。 RegisterServerHandler 该组件与NettySink的RegisterServerHandler功能
开源版本无法代理HTTPS请求,所以无法通过YARN代理访问Flink的原生页面,用户可以在集群的同一个VPC下,创建windows虚拟机,在该虚拟机中访问Flink 原生页面。 表4 参数描述 参数 参数值示例 描述 security.ssl.rest.enabled true
createWordCountStream(final StreamsBuilder builder) { // 从 input-topic 接收输入记录 final KStream<String, String> source = builder.stream(INPUT_TOPIC_NAME);
//添加NettySource算子,接收数据 env.addSource(new NettySource("NettySource-2", "TOPIC-2", zkRegisterServerHandler)) .map(x=>(2, new String(x)))//将接收到的字节数组转化成字符串
//添加NettySource算子,接收数据 env.addSource(new NettySource("NettySource-2", "TOPIC-2", zkRegisterServerHandler)) .map(x=>(2, new String(x)))//将接收到的字节数组转化成字符串
createWordCountStream(final StreamsBuilder builder) { // 从 input-topic 接收输入记录 final KStream<String, String> source = builder.stream(INPUT_TOPIC_NAME);
//添加NettySource算子,接收数据 env.addSource(new NettySource("NettySource-2", "TOPIC-2", zkRegisterServerHandler)) .map(x=>(2, new String(x)))//将接收到的字节数组转化成字符串
zkRegisterServerHandler = new ZookeeperRegisterServerHandler(); //添加NettySource算子,接收来自发布者的消息 env.addSource(new NettySource("NettySource-1", "TOPIC-2"
zkRegisterServerHandler = new ZookeeperRegisterServerHandler(); //添加NettySource算子,接收来自发布者的消息 env.addSource(new NettySource("NettySource-1", "TOPIC-2"