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产生告警的主机名。 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 非Master角色的FE节点不能接收到最新的元数据镜像文件，系统可靠性降低。 可能原因 Doris服务异常。 处理步骤 检查Doris服务状态。 登录FusionInsight
志并重新施加前面指定的操作，系统就得到了恢复。下面介绍了如何利用这样的概念保证接收到的数据的持久性。 Kafka数据源使用Receiver来接收数据，是Executor中的长运行任务，负责从数据源接收数据，并且在数据源支持时还负责确认收到数据的结果（收到的数据被保存在Execut
Hive常用配置参数 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。 本章节主要介绍Hive常用参数。 操作步骤 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Hive
能进行集群节点规模的调整，进行扩容或者缩容；在缩容节点时，MRS会智能地选择负载最少或者迁移数据量最小节点，并且在缩容过程中，缩容节点不再接收新的任务，正在执行的任务继续执行，同时将该节点数据拷贝至其他节点，该节点进入退服状态，当该节点任务长时间运行无法结束时，会迁移至其他节点运行，最大限度地减少对集群业务的影响。
参与；同时支持用户在集群中运行自定义内容；支持快速创建多应用场景集群，比如创建Hadoop分析集群、HBase集群、Kafka集群。大数据平台同时支持部署异构集群，在集群中存在不同规格的虚机，允许CPU类型，硬盘容量，硬盘类型，内存大小灵活组合。在集群中支持多种虚机规格混合使用。
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。
hannel、Sink三个模块组成，其中Source负责接收数据，Channel负责数据的传输，Sink则负责数据向下一端的发送。 图1 Flume-NG架构 表1 模块说明 名称 说明 Source Source负责接收数据或通过特殊机制产生数据，并将数据批量放到一个或多个Ch
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。
注意：在此处设定的输出结果序列的类型，决定了“transform”方法中“PointCollector”实际能够接收的数据类型。“setOutputDataType”中设定的输出类型和“PointCollector”实际能够接收的数据输出类型关系如下： 表4 “PointCollector”能接受到的数据类型与输出的对应关系
些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推出了Hadoop大数据处理的开源解决方案。Hadoop是一个开源分布式计算平台，可以充分利用集群的计算和存储能力，完成海量数据的处理。企业自行部署Hadoop系统有成本高，周期长，难运维和不灵活等问题。 针对上述问题
Kafka与其他组件的关系 Kafka作为一个消息发布-订阅系统，为整个大数据平台多个子系统之间数据的传递提供了高速数据流转方式。 Kafka可以实时接受来自外部的消息，并提供给在线以及离线业务进行处理。 Kafka与其他组件的具体的关系如下图所示： 图1 与其他组件关系 父主题：
集群客户端配置文件获取方法： 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 概览”。 选择“更多 > 下载客户端 > 仅配置文件”，选择平台类型后单击“确定”。 用户凭据获取方法： 登录FusionInsight Manager，单击“系统”。 在对应用户的“操作”列，选择“更多
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
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