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当您为IES购买MRS时，请选择可用区为“边缘可用区”。 可用区1 虚拟私有云 MRS集群节点所归属的虚拟私有云网络（VPC），如果没有可用的虚拟私有云，请单击“查看虚拟私有云”进入网络控制台，创建一个新的虚拟私有云。 - 子网 虚拟私有云（VPC）网络内的子网信息，如果没有可用的
发送的数据的Job称为订阅者。 注册服务器 保存NettyServer的IP、端口以及NettySink的并发度信息的第三方存储器。 总体架构是一个三层结构，由外到里依次是： NettySink->NettyServer->NettyServerHandler NettySour
算子操作方法示意 设置数据保存信息并运行作业 单击“下一步”，进入“输出设置”界面，设置数据保存方式。 表4 输出设置参数 参数名 说明 示例 架构名称 数据库模式名。 dbo 表名 数据库表名，用于最终保存传输的数据。 说明： 表名可以使用宏定义，具体请参考配置项中使用宏定义。 test
企业项目所在的企业管理控制台以面向企业资源管理为出发点，帮助企业以公司、部门、项目等分级管理方式实现企业云上的人员、资源、权限、财务的管理。 default 虚拟私有云 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。 vpc-01 子网 通过子网提供与其他网
算子操作方法示意 设置数据保存信息并运行作业 单击“下一步”，进入“输出设置”界面，设置数据保存方式。 表4 输出设置参数 参数名 说明 示例 架构名称 数据库模式名。 dbo 表名 数据库表名，用于最终保存传输的数据。 说明： 表名可以使用宏定义，具体请参考Loader算子配置项中使用宏定义。
集群创建类 如何使用自定义安全组创建MRS集群？ 购买MRS集群时找不到HDFS、Yarn、MapReduce组件如何处理？ 购买MRS集群时，找不到ZooKeeper组件如何处理？ 购买MRS集群提交订单时报无效认证如何处理？
节点主要用于处理数据，不存放持久数据。 本章节指导用户通过租户资源绑定新增的Task节点，并提交Spark任务到新增的Task节点。 方案架构 租户是MRS大数据平台的核心概念，使传统的以用户为核心的大数据平台向以多租户为核心的大数据平台转变，更好的适应现代企业多租户应用环境，如图1所示。
TaskManager执行。JobManager在HA模式下可以有多个，但只有一个主JobManager。 如果您想了解更多关于Flink架构的信息，请参考链接：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/docs
行分布式查询，使用很方便。ClickHouse有数据分片（shard）的概念，这也是分布式存储的特点之一，即通过并行读写提高效率。 CPU架构为鲲鹏计算的ClickHouse集群表引擎不支持使用HDFS和Kafka。 查看ClickHouse服务cluster等环境参数信息 使用
Streams完成单词统计功能，通过读取输入Topic中的消息，统计每条消息中的单词个数，从输出Topic消费数据，将统计结果以Key-Value的形式输出。 方案架构 生产者（Producer）将消息发布到Kafka主题（Topic）上，消费者（Consumer）订阅这些主题并消费这些消息。 在Kafk
头进行连接。 设置数据保存信息并运行作业 单击“下一步”，进入“输出设置”界面参考下表填写参数。 表4 输出设置参数 参数名 说明 示例 架构名称 数据库模式名。 dbo 表名 数据库表名，用于最终保存传输的数据。 test 临时表名 数据库临时表名用于临时保存传输过程中的数据，字段需要和“表名”配置的表一致。
2.在左边导航上选择“General > Workspace”，在“Text file encoding”区域，选中“Other”，并设置参数值为“UTF-8”，单击“Apply”， 如图 2 设置Eclipse的编码格式所示。 图2 设置Eclipse的编码格式 3.在左边导航上选择“Maven
MRS服务与周边其他云服务的关系如图1所示。 图1 MRS与其他云服务的关系图 MRS服务与其他云服务的关系 表1 MRS服务与其他云服务的关系 服务名称 MRS服务与其他服务的关系 主要交互功能 虚拟私有云（Virtual Private Cloud） MRS集群创建在虚拟私有云（VP
节点组数量总和小于等于10个，非Master节点组中节点数量总和小于等于10000个。 MRS集群服务角色部署规则说明 MRS系统由多种服务按照一定的逻辑架构组合而成，每个服务包含一个或多个角色，每个角色可以部署一个或多个实例。 服务：服务对外表现为集群提供的组件业务能力，集群中的每个组件对应一个服务名，提供一种服务。
程，本章节对应示例场景的开发思路： 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。 方案架构 Spark Streaming是一种构建在Spark上的实时计算框架，扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。当前Spark支持两种数据处理方式：Direct
Hive上创建Hive分区表 步骤2：创建CDM集群并绑定EIP 步骤3：创建MySQL连接 步骤4：创建Hive连接 步骤5：创建迁移作业 方案架构 CDM围绕大数据迁移上云和智能数据湖解决方案，提供了简单易用的迁移能力和多种数据源到数据湖的集成能力，降低了客户数据源迁移和集成的复杂性，有效的提高您数据迁移和集成的效率。
原理介绍 OBS对象存储是支持海量数据存储，并提供安全可靠的、低成本的分布式存储服务，ClickHouse基于OBS的优势构建冷热分离存储架构。ClickHouse实例所在的SSD云盘存放最近时间生成并且频繁访问的“热数据”，OBS存放较早时间生成且访问不频繁的“冷数据”，在建表
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：
登录Manager，在“集群”下拉列表中单击需要操作的集群名称，选择“更多 > 下载客户端”，弹出“下载集群客户端”信息提示框。 选择“完整客户端”，选择与待安装节点架构相匹配的平台类型，勾选“仅保存到如下路径”，单击“确定”开始生成客户端文件。 文件生成后默认保存在主管理节点“/tmp/FusionInsight-Client”。
务失败，报错信息为无法连接Driver。 原因分析 使用client模式提交Spark任务的时候，Spark的driver进程是在客户端这边，而后面的executor都需要和Driver进行交互来运行作业。 如果NodeManager连不上客户端所在的节点，就会报错： 处理步骤
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