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kafkaParams) // 用brokers and topics新建direct kafka stream //从Kafka接收数据并生成相应的DStream。 val stream = KafkaUtils.createDirectStream[String
集群管理 集群生命周期管理 集群在线扩缩容 创建Task节点 自动弹性伸缩 节点隔离 升级Master节点规格 节点标签管理 父主题： 产品功能
保存提交数据，出现类似报错：Invalid query parameter jobgroup id. cause: [jobgroup]。 原因 IE 11浏览器的某些版本在接收到HTTP 307响应时，会将POST请求转化为GET请求，从而使得POST数据无法下发到服务端。 解决建议 使用Google Chrome浏览器。
保存提交数据，出现类似报错：Invalid query parameter jobgroup id. cause: [jobgroup]。 原因 IE 11浏览器的某些版本在接收到HTTP 307响应时，会将POST请求转化为GET请求，从而使得POST数据无法下发到服务端。 解决建议 使用Google Chrome浏览器。
责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高
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。 生产者（Pr
查看MRS集群日志 MRS集群日志概述 查看MRS云服务操作日志 查看历史MRS集群信息 查看MRS集群审计日志 查看MRS组件角色实例日志 在线检索MRS集群日志 下载MRS集群日志 采集MRS集群服务堆栈信息 配置MRS组件默认日志级别与归档文件大小 配置MRS集群审计日志本地备份数
支持定制传输前后准备工作。Flume支持定制脚本，指定在传输前或者传输后执行指定的脚本，用于执行准备工作。 管理客户端告警。Flume通过MonitorServer接收Flume客户端告警，并上报Manager告警管理中心。 父主题： Flume
当前请求发起方所属区域，只能包数字和下划线。 0755_01 接收超时时长(秒) 等待接收数据的超时时长(单位：秒)。 60 Task总超时时长(秒) 每个跨域Task执行的总超时时长(单位：秒)。 300 Worker节点使用Task数 每个Worker节点接收数据时使用的Task数量。 5 开启数据压缩
内存计算，CQL的输出结果为数据流在某一时刻的计算结果。使用CQL，可以快速进行业务开发，并方便地将业务提交到Storm平台开启实时数据的接收、处理及结果输出；并可以在合适的时候中止业务。 高可用性 Nimbus HA机制，避免了开源Storm集群中Nimbus出现单点故障而导致
/opt/client/Spark2x/spark/jars/streamingClient010/*:{ClassPath} 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。 计算结果，并进行打印。 运行前置操作 安全模式下Spark Core样例代码需要读取两个文件（user
进入Kafka配置页面，参数类别选择全部配置，显示所有Kafka相关配置，在“搜索”中输入message.max.bytes进行检索。 MRS中Kafka服务端默认可以接收的消息最大为1000012 bytes =977 KB。 解决办法 与用户确认，当前Flume发送数据确实存在超过1M的消息。因此，为了确
是否允许不在ISR中的副本被选举为Leader。 acks -1 Producer需要Leader确认消息是否已经接收并认为已经处理完成。 acks=-1需要表示等待在ISR列表的副本都确认接收到消息并处理完成才表示消息成功。配合min.insync.replicas可以确保多副本写入成功，只
xml”文件的父目录，Flink Sink可以获取到HBase的Connection。 通过Connection判断表是否存在，如果不存在则创建表。 将接收到的数据转化成Put对象，写到HBase。 读HBase： 通过参数指定“hbase-site.xml”文件的父目录，Flink Sour
xml”文件的父目录，Flink Sink可以获取到HBase的Connection。 通过Connection判断表是否存在，如果不存在则创建表。 将接收到的数据转化成Put对象，写到HBase。 读HBase： 通过参数指定“hbase-site.xml”文件的父目录，Flink Sour
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
kafkaParams); //用brokers and topics新建direct kafka stream //从Kafka接收数据并生成相应的DStream。 JavaInputDStream<ConsumerRecord<String, String>>
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park/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。 计算结果，并进行打印。 运行前置操作 安全模式下Spark Core样例代码需要读取两个文件（user
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