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在开始开发应用前，需要了解ClickHouse的基本概念。 基本概念 准备开发和运行环境 ClickHouse的应用程序支持多种语言开发，主要为Java语言，推荐使用IntelliJ IDEA工具，请根据指导完成开发环境配置。 准备ClickHouse应用开发和运行环境 根据场景开发工程 提供样例工程，
ableTable，enableTable，tableExists，isTableEnabled，isTableDisabled结合在一起使用。 父主题： 开发HBase应用
在开始开发应用前，需要了解ClickHouse的基本概念。 基本概念 准备开发和运行环境 ClickHouse的应用程序支持多种语言开发，主要为Java语言，推荐使用IntelliJ IDEA工具，请根据指导完成开发环境配置。 准备ClickHouse应用开发和运行环境 根据场景开发工程 提供样例工程，
设置其“主组”为“supergroup”。 “角色”加入developrole。 使用新建的developuser用户登录FusionInsight Manager，根据界面提示修改初始密码。 使用admin用户登录FusionInsight Manager，选择“系统 > 权限
zookeeper.sasl.clientconfig：指定使用jaas.conf文件中的对应配置访问FusionInsight ZooKeeper； zookeeper.server.principal：指定ZooKeeper服务端使用principal； zookeeper.sasl.
导入样例工程到IntelliJ IDEA开发环境。 打开IntelliJ IDEA，在“Quick Start”页面选择“Open or Import”。 另外，针对已使用过的IDEA工具，可以从主界面选择“File > Import project...”导入样例工程。 图6 Open or Import（Quick
zookeeper.sasl.clientconfig：指定使用jaas.conf文件中的对应配置访问FusionInsight ZooKeeper； zookeeper.server.principal：指定ZooKeeper服务端使用principal； zookeeper.sasl.
告警 > 告警”，该TokenServer实例是否上报“TokenServer堆内存使用率超过阈值”告警。 是，执行7。 否，执行9。 按照“ALM-45737 TokenServer堆内存使用率超过阈值”的处理步骤处理该故障。 等待10分钟，查看该告警是否自动消除。 是，处理完毕。
检查告警阈值配置或者平滑次数配置是否合理。 根据实际磁盘IO使用情况，修改告警阈值和平滑次数配置项。 登录FusionInsight Manager，选择“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 > 主机 > 磁盘 > 磁盘IO利用率”。 根据实际服务的使用情况，单击“平滑次数”后的编辑按钮，更改告警的平滑次数。
集群的Master节点上。 随着新业务的上线，集群规模不断扩大，Master节点承担的管理负荷也越来越高，企业用户面临CPU负载过高，内存使用率超过阈值的问题。通常自建大数据集群需要完成数据搬迁，采购升级节点硬件配置实现Master规格提升，而MRS服务借助云服务的优势，实现一键
至请求事件时间+5m }，为每条展示事件随机生成0-5条点击事件，点击事件的时间取值范围为{展示事件时间 至展示事件时间+5m } 开发思路 使用Structured Streaming接收Kafka中数据，生成请求流、展示流、点击流。 对请求流、展示流、点击流的数据进行关联查询。 统计结果写入kafka。
”查看提交的任务如图14。单击该任务进入该任务详细信息页面，单击“Stdout”查看该任务的输出结果如图15。 图13 运行的作业 图14 提交的任务 图15 运行结果 使用Flink Web页面查看Flink应用程序运行情况。 Flink Web页面主要包括了Overview、Running Jobs、Completed
多主实例模式与非多主实例模式两种模式的JDBCServer接口相比，除连接方式不同外其他使用方法相同。由于Spark JDBCServer是Hive中的HiveServer2的另外一个实现，其使用方法，请参见https://cwiki.apache.org/confluence/d
************************************************") // 读取文本路径信息，并使用逗号分隔 val filePaths = ParameterTool.fromArgs(args).get("filePath",
txt到此目录，命令如下： 在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -mkdir /tmp/input（hdfs dfs命令有同样的作用），创建对应目录。 进入到HDFS客户端下的“/tmp/input”目录，在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -putinput_data1
txt到此目录，命令如下： 在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -mkdir /tmp/input（hdfs dfs命令有同样的作用），创建对应目录。 进入到HDFS客户端下的“/tmp/input”目录，在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -put input_data1
txt到此目录，命令如下： 在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -mkdir /tmp/input（hdfs dfs命令有同样的作用），创建对应目录。 进入到HDFS客户端下的“/tmp/input”目录，在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -putinput_data1
检查告警阈值配置或者平滑次数配置是否合理。 根据实际磁盘IO使用情况，修改告警阈值和平滑次数配置项。 登录FusionInsight Manager，选择“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 > 主机 > 磁盘 > 每个写操作平均所需时间”。 根据实际服务的使用情况，单击“平滑次数”后的编辑按钮，更改告警的平滑次数。
告警 > 告警”，查看该TokenServer节点是否上报“TokenServer堆内存使用率超过阈值”告警。 是，执行7。 否，执行9。 参考“ALM-45737 TokenServer堆内存使用率超过阈值”的处理步骤处理该故障。 等待10分钟，查看该告警是否自动消除。 是，处理完毕。
的情况。 可能原因 主备节点网络不稳定。 备DBService异常。 备节点磁盘空间满。 主DBService节点GaussDB进程CPU使用率高（需要通过日志定位该问题）。 处理步骤 检查主备节点网络是否正常。 在FusionInsight Manager页面，选择“集群 > 服务
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