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重启Hive服务失败 用户问题 修改Hive服务配置后，保存配置失败，Manager页面Hive服务的配置状态为配置失败。 问题现象 用户A在MRS节点后台上打开了Hive相关配置文件且未关闭，此时用户B在MRS Manager页面的“服务管理”中修改Hive配置项，保存配置并重
在被存入Spark之前Spark Streaming Receiver接收数据累积成数据块的间隔（毫秒）。推荐最小值为50毫秒。 200ms spark.streaming.receiver.maxRate 每个Receiver接收数据的最大速率（每秒记录数量）。配置设置为0或者负值将不会对速率设限。
java，如图1所示： 图1 运行Consumer.java 单击运行后弹出控制台窗口，可以看到Consumer启动成功后，再启动Producer，即可看到实时接收消息： 图2 Consumer.java运行窗口 在Linux调测程序 编译并生成Jar包，并将Jar包复制到与依赖库文件夹同级的目录“s
e”：默认是系统缓冲区大小(cat /proc/sys/net/ipv4/tcp_[rw]mem) ，一般为4MB，表示netty的发送和接收的缓冲区大小。 “taskmanager.network.netty.transport”：默认为“nio”方式，表示netty的传输方式
当设置“setBufferTimeout(-1)”，会等待缓冲区满之后才会刷新，使其达到最大吞吐量；当设置“setBufferTimeout(0)”时，可以最小化延迟，数据一旦接收到就会刷新；当设置“setBufferTimeout”大于0时，缓冲区会在该时间之后超时，然后进行缓冲区的刷新。 示例可以参考如下： env
java，如图1所示： 图1 运行Consumer.java 单击运行后弹出控制台窗口，可以看到Consumer启动成功后，再启动Producer，即可看到实时接收消息： 图2 Consumer.java运行窗口 在Linux调测程序 编译并生成Jar包，并将Jar包复制到与依赖库文件夹同级的目录“s
DStream的接口，提供reduceByKey和join等操作。 JavaReceiverInputDStream<T>：定义任何从网络接收数据的输入流。 Spark Streaming的常见方法与Spark Core类似，下表罗列了Spark Streaming特有的一些方法。
景，为了保障与数据表的一致性，索引表TTL将自动继承数据表索引列和覆盖列的TTL，不支持手动指定。 索引在线变更 支持索引在线创建、删除和修改状态，不影响数据表读写。 索引在线修复 当查询命中的索引数据无效时，可以触发索引修复，保障最终查询结果正确。 索引工具 支持索引一致性检查
ount。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import sys from pyspark
SecurityKafkaWordCount。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。 object SecurityKafkaWordCount { def main(args: Array[String]):
SecurityKafkaWordCount。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。 object SecurityKafkaWordCount { def main(args: Array[String]):
Flink写网易DDB时支持指定拆分键。 Flink支持upsertkafka监控数据写入influxdb。 Flink流读Hudi支持消息滞留时间、消息堆积时间监控。 Flink支持ignoreDelete特性。 Yarn NodeManager支持优雅退服。 Kafka支持数据加密。
Hive服务状态为Unknown 问题现象 Hive服务状态为unknown。 可能原因 Hive服务停止。 解决方案 尝试重启Hive服务。 父主题： 使用Hive
Spark连接其他服务认证问题 问题现象 Spark连接HBase，报认证失败或者连接不到HBase表。 Spark连接HBase报找不到jar包。 原因分析 问题1：HBase没有获取到当前任务的认证信息，导致连接HBase的时候认证失败，无法读取到相应数据。 问题2：Spar
Distributed表引擎本身不存储任何数据，而是作为数据分片的透明代理，能够自动路由数据到集群中的各个节点，分布式表需要和其他本地数据表一起协同工作。分布式表会将接收到的读写任务分发到各个本地表，而实际上数据的存储在各个节点的本地表中。 图1 Distributed Distributed表引擎的创建模板：
在客户端另外一个session通过linux命令构造一个端口进行接收数据（不同操作系统的机器，命令可能不同，suse尝试使用netcat -lk 9999）： nc -lk 9999 提交任务命令执行之后，在该命令下输入要提交的数据，通过HBase表进行接收。 在构造一个端口进行接收数据时，需要在客户端所在服务器上安装netcat。
在客户端另外一个session通过linux命令构造一个端口进行接收数据（不同操作系统的机器，命令可能不同，suse尝试使用netcat -lk 9999）： nc -lk 9999 提交任务命令执行之后，在该命令下输入要提交的数据，通过HBase表进行接收。 在构造一个端口进行接收数据时，需要在客户端所在服务器上安装netcat。
lang.String hostname,int port) 创建一个输入流，通过TCP socket从对应的hostname和端口接收数据。接收的字节被解析为UTF8格式。默认的存储级别为Memory+Disk。 JavaDStream<java.lang.String> textFileStream(java
调用execute触发执行 env.execute(); } // 自定义Source，每隔1s持续产生消息 public static class SimpleStringGenerator implements SourceFunction<String>
SecurityKafkaWordCount。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。 public class SecurityKafkaWordCount { public static void main(String[]
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