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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。 JavaInputDStream<ConsumerRecord<String, String>>
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>>
DECIMAL[(p[,s])] 前提条件 需确保FlinkServer所在集群和GaussDB(DWS)所在集群网络互通,确保“可用区”、“虚拟私有云”、“安全组”配置相同。 FlinkServer所在集群(安全模式): 集群中已安装HDFS、Yarn、Kafka、ZooKeeper和Flink服务。
客户端高可靠性参数说明 参数 建议值 说明 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,
客户端高可靠性参数说明 参数 建议值 说明 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,
KafkaWordCount。 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 KafkaWordCount { def main(args: Array[String]): Unit =
目标标识:Trap目标标识,一般指接收Trap的网管或主机标识。长度限制1~255字节,一般由字母或数字组成。 目标IP模式(仅MRS 3.x及以后版本):目标IP的IP地址模式,可选择“IPV4”或者“IPV6”。 目标IP:目标IP,要求可与管理节点的管理平面IP地址互通。 目标端口:接收Trap的
KafkaWordCount。 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 KafkaWordCount { def main(args: Array[String]): Unit =
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
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
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。
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
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
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
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
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