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的日志。 sendAlarm.log HBase告警检查脚本上报告警信息日志。 hbase-haCheck.log HMaster主备状态检测日志。 stop.log HBase服务进程启停操作日志。 审计日志 hbase-audit-<process_name>.log HBase安全审计日志。
property）。证书名称和密钥名称支持大小写字母和数字。 准备一个访问密钥文件的密码例如“Userpwd@123”用于访问密钥文件。 密码复杂度要求如下，如果密码复杂度不满足如下要求，可能存在安全风险： 密码字符长度最小为8位。 至少需要包含大写字母、小写字母、数字、特殊字符~`!?,.;-_'
Hive结构 云搜索服务（Cloud Search Service，简称CSS）是一个基于Elasticsearch、OpenSearch且完全托管的在线分布式搜索服务，为用户提供结构化、非结构化文本、以及基于AI向量的多条件检索、统计、报表。云搜索服务是华为云ELK生态的一系列软件集合，为
Flume角色服务端的自定义证书密码 -g Flume角色客户端的自定义证书密码 是，执行9。 否，执行8。 Flume角色服务端、客户端的自定义证书密码需满足以下复杂度要求： 至少包含大写字母、小写字母、数字、特殊符号4种类型字符。 至少8位，最多64位。 出于安全考虑，建议用户定期更换自定义密码（例如三个
客户端的自定义MonitorServer证书密码 是，执行8。 否，执行9。 服务端、客户端的自定义MonitorServer证书密码需满足以下复杂度要求： 至少包含大写字母、小写字母、数字、特殊符号4种类型字符。 至少8位，最多64位。 出于安全考虑，建议用户定期更换自定义密码（例如三个
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参数介绍具体可参见Loader连接配置说明。 单击“确定”。 如果连接配置，例如IP地址、端口、访问用户等信息不正确，将导致验证连接失败无法保存。 用户可以直接单击“测试”立即检测连接是否可用。 查看连接 在Loader页面，单击“新建作业”。 单击“连接”后的下拉列表框，可以查看已创建的连接。 编辑连接 在Loader页面，单击“新建作业”。
Flume角色服务端的自定义证书密码 -g Flume角色客户端的自定义证书密码 是，执行8。 否，执行7。 Flume角色服务端、客户端的自定义证书密码需满足以下复杂度要求： 至少包含大写字母、小写字母、数字、特殊符号4种类型字符。 至少8位，最多64位。 出于安全考虑，建议用户定期更换自定义密码（例如三个
Flume角色服务端的自定义证书密码 -g Flume角色客户端的自定义证书密码 是，执行8。 否，执行9。 Flume角色服务端、客户端的自定义证书密码需满足以下复杂度要求： 至少包含大写字母、小写字母、数字、特殊符号4种类型字符。 至少8位，最多64位。 出于安全考虑，建议用户定期更换自定义密码（例如三个
crt”和密钥文件“root-ca.pem”。 准备一个访问密钥文件的密码password，例如“Userpwd@123”用于访问密钥文件。 密码复杂度要求如下，如果密码复杂度不满足如下要求，可能存在安全风险： 密码字符长度至少为8个字符 至少需要包含大写字母、小写字母、数字、特殊字符~`!?,.:;-
客户端的自定义MonitorServer证书密码 是，执行8。 否，执行7。 服务端、客户端的自定义MonitorServer证书密码需满足以下复杂度要求： 至少包含大写字母、小写字母、数字、特殊符号4种类型字符。 至少8位，最多64位。 出于安全考虑，建议用户定期更换自定义密码（例如三个
Driver与HDFS交互获取File A的文件信息。 HDFS返回该文件具体的Block信息。 Driver根据具体的Block数据量，决定一个并行度，创建多个Task去读取这些文件Block。 在Executor端执行Task并读取具体的Block，作为RDD（弹性分布数据集）的一部分。
Collection，垃圾回收），但是task执行时间严重不一致。 需要重新设计key，以更小粒度的key使得task大小合理化。 修改并行度。 优化数据结构 把数据按列存放，读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时，通过设置spark.shuffle.co
Streaming的底层由Spark执行，因此大部分对于Spark的调优措施，都可以应用在Spark Streaming之中，例如： 数据序列化 配置内存 设置并行度 使用External Shuffle Service提升性能 在做Spark Streaming的性能优化时需注意一点，越追求性能上的优化，Spark
Topology里面的每一个Component（Spout/Bolt）节点都是并行运行的。在Topology里面， 可以指定每个节点的并行度，Storm则会在集群里面分配相应的Task来同时计算，以增强系统的处理能力。 图2 Topology Storm有众多适用场景：实时分析、
textFileStream(java.lang.String directory) 入参directory为HDFS目录，该方法创建一个输入流检测可兼容Hadoop文件系统的新文件，并且读取为文本文件。 void start() 启动Streaming计算。 void awaitTermination()
Streaming的底层由Spark执行，因此大部分对于Spark的调优措施，都可以应用在Spark Streaming之中，例如： 数据序列化 配置内存 设置并行度 使用External Shuffle Service提升性能 在做Spark Streaming的性能优化时需注意一点，越追求性能上的优化，Spark
Streaming性能优化建议 设置合理的批处理时间(batchDuration)。 设置合理的数据接收并行度。 设置多个Receiver接收数据。 设置合理的Receiver阻塞时间。 设置合理的数据处理并行度。 使用Kryo系列化。 内存调优。 设置持久化级别减少GC开销。 使用并发的标记-清理GC算法减少GC暂停时间。
Collection，垃圾回收），但是task执行时间严重不一致。 需要重新设计key，以更小粒度的key使得task大小合理化。 修改并行度。 优化数据结构 把数据按列存放，读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时，通过设置spark.shuffle.co
Collection，垃圾回收），但是task执行时间严重不一致。 需要重新设计key，以更小粒度的key使得task大小合理化。 修改并行度。 优化数据结构 把数据按列存放，读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时，通过设置spark.shuffle.co
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