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Kafka后进先出功能的开启要求应用只能对接Kafka输入源。 若提交应用的同时开启Kafka后进先出和流控功能，对于B段时间进入Kafka的数据，将不启动流控功能，以确保读取这些数据的任务调度优先级最低。应用重新启动后C段时间的任务启用流控功能。 配置描述 在Spark Driver端的“spark-defaults
Kafka后进先出功能的开启要求应用只能对接Kafka输入源。 如果提交应用的同时开启Kafka后进先出和流控功能，对于B段时间进入Kafka的数据，将不启动流控功能，以确保读取这些数据的任务调度优先级最低。应用重新启动后C段时间的任务启用流控功能。 配置描述 在Spark Driver端的“spark-defaults
private IntWritable timeInfo = new IntWritable(1); /** * 分布式计算 * * @param key Object : 原文件位置偏移量。 * @param value Text
值。经验法则是将单个块大小（MB）除以250得到的值作为扫描仪线程数。 增加并行性还需考虑的重要一点是集群中实际可用的CPU核数，确保并行计算数不超过实际CPU核数的75%至80%。 CPU核数约等于： 并行任务数x扫描仪线程数。其中并行任务数为分割数和执行器数x执行器核数两者之间的较小值。
length('hello');-- 5 levenshtein_distance(string1, string2) → bigint 描述：计算string1和string2的Levenshtein距离，即将string转为string2所需要的单字符编辑（包括插入、删除或替换）最少次数。
值。经验法则是将单个块大小（MB）除以250得到的值作为扫描仪线程数。 增加并行性还需考虑的重要一点是集群中实际可用的CPU核数，确保并行计算数不超过实际CPU核数的75%至80%。 CPU核数约等于： 并行任务数x扫描仪线程数。其中并行任务数为分割数和执行器数x执行器核数两者之间的较小值。
读Hudi表task并行度，默认值为4。 4 read.streaming.enabled 必填 true：开启流式增量模式。 false：批量读。 根据实际填写，流读场景下为true read.streaming.start-commit 选填 指定 ‘yyyyMMddHHmmss’ 格式的起始comm
解决CES监控和Yarn上监控对不上的问题。 解决OMS频繁主备倒换的问题。 解决查看指定时间段内主机资源概况，监控数据为空，查看失败的问题。 解决磁盘监控指标计算不正确的问题。 大数据组件 解决Yarn的ResourceManager频繁主备倒换的问题 解决Yarn的NodeManager健康检查太敏感的问题
checkpoints.dir: hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints 使用EXACTLY ONCE流处理语义保证端到端的一致性 流处理语义有三种：EXACTLY ONCE、AT LEAST ONCE、AT MOST ONCE。 AT MOST ONCE：
TEXT_FILE：导入文本文件并保存为文本文件。 SEQUENCE_FILE：导入文本文件并保存在sequence file文件格式。 BINARY_FILE：以二进制流的方式导入文件，可以导入任何格式的文件。 文件分割方式 选择按FILE文件或SIZE大小分割源文件成多份，作为数据导出的MapReduce任务中各个map的输入文件。
TEXT_FILE：导入文本文件并保存为文本文件。 SEQUENCE_FILE：导入文本文件并保存在sequence file文件格式。 BINARY_FILE：以二进制流的方式导入文件，可以导入任何格式的文件。 文件分割方式 选择按FILE文件或SIZE大小分割源文件成多份，作为数据导出的MapReduce任务中各个map的输入文件。
多个物化视图的等效请求。 语法支持的属性包括： storage_table：指定存储表的表名。 need_auto_refresh： 管理计算实例时，预先创建维护实例后，可通过设置need_auto_refresh为true，创建具备自动刷新能力的物化视图，它会自动创建并提交物化
stat -c %y $(ls -t | grep "fsimage_[0-9]*$" | head -1) 执行date命令获取系统当前时间。 计算最新FsImage的生成时间和当前时间的时间差，判断该时间差是否大于元数据合并周期的三倍。 是，执行16。 否，执行20。 备NameNo
在概览页签下的“基本信息”区域单击“HSConsole WebUI”后的链接，进入HSConsole界面。 单击“计算实例”，查看待操作的租户的实例状态，当绿色图标和蓝色图标数量均为“0”时，可执行5配置开启物化视图改写能力。 在“计算实例”页签，在待操作的实例所属租户所在行的“操作”列单击“配置”，进入“配置实例”页签，添加如下自定义参数。
sumers/consumer-group-xxx/owners/topic-xxx/x。 当触发负载均衡后，原来的consumer会重新计算并释放已占用的partitions，此过程需要一定的处理时间，新来的consumer抢占该partitions时很有可能会失败。 表1 参数说明
onServer进行数据操作类通信。 RegionServer RegionServer负责提供表数据读写等服务，是HBase的数据处理和计算单元。 RegionServer一般与HDFS集群的DataNode部署在一起，实现数据的存储功能。 ZooKeeper集群 ZooKee
"fieldNameBasedTupleToKafkaMapper" #定义数据流 streams: - name: "kafkaSpout --> splitBolt" #第一个数据流名称，只作为展示 from: "kafkaSpout" #数据流起点，值为spouts中定义的kafkaSpout
// 解析运行参数 val paraTool = ParameterTool.fromArgs(args) // 构造流图，将自定义Source生成的数据写入Kafka val messageStream: DataStream[String] = env
"fieldNameBasedTupleToKafkaMapper" #定义数据流 streams: - name: "kafkaSpout --> splitBolt" #第一个数据流名称，只作为展示 from: "kafkaSpout" #数据流起点，值为spouts中定义的kafkaSpout
// 解析运行参数 val paraTool = ParameterTool.fromArgs(args) // 构造流图，将自定义Source生成的数据写入Kafka val messageStream: DataStream[String] = env
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