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待操作集群的名称 > 服务 > Flume > Flume管理”，即可查看当前Flume客户端列表及进程状态。 图1 Flume管理 选择“实例ID”，进入客户端监控列表，在“实时”区域框中，可查看客户端的各监控指标。 选择“历史”进入历史监控数据查询界面。筛选时间段，单击“查看”可显示该时间段内的监控数据。
meta > 图表”，在“图表分类”选择“OBS流控”，在“OBS操作被流控次数-所有实例”图表上查看OBS接口被流控次数最大值所在的实例的主机名称，例如，下图所示的主机名称为：node-ana-coreUQqJ0002： 选择“运维 > 日志 > 下载”，在“服务”中勾选“meta
上这些rowKey对应的数据进行删除。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark
的字段需要使用反引号括起来，例如：hello,world修改为`hello,world`。 字段中的"需要被替换成转义字符\"，例如："world"修改为\"world\"。 字段中的'需要被替换成转义字符\'，例如：'world' 修改为\'world\'。 如果输入的值为时间
Kafka支持开源方式访问 解决SPARK-27637开源问题 优化hive滚动重启 obs包升级 补丁兼容关系 MRS 1.9.0.6补丁包中包含MRS 1.9.0版本发布的所有补丁解决的问题。 安装补丁的影响 安装MRS 1.9.0.6补丁期间会重启MRS Manager，滚动重
上这些rowKey对应的数据进行删除。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark
口的数据。 将读取到的Dstream通过streamBulkPut接口写入hbase表中。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME”
aggregation：如sdf.groupBy("a").agg(...)操作中，不允许分组键或聚合键的类型或者数量发生变化。 Streaming deduplication：如：sdf.dropDuplicates("a")操作中，不允许分组键或聚合键的类型或者数量发生变化。 Stream-stream
如果两辆车都通过相同序列的收费站， 通过同一收费站之间的时间差小于一个特定的值。 该例子有两种实现模式，其中实现1的逻辑如图1所示，实现2的逻辑如图2所示。 图1 实现1逻辑 实现1的逻辑说明 ： 根据车牌号聚合该车通过的所有收费站并排序，处理后数据如下： 车牌号1，[（通过时间，
Request topic中。 请求一个广告后，可能用于多次展示，每次展示，会生成广告展示事件，保存到kafka的adShow topic中。 每个广告展示，可能会产生多次点击，每次点击，会生成广告点击事件，保存到kafka的adClick topic中。 广告有效展示的定义如下：
Request topic中。 请求一个广告后，可能用于多次展示，每次展示，会生成广告展示事件，保存到kafka的adShow topic中。 每个广告展示，可能会产生多次点击，每次点击，会生成广告点击事件，保存到kafka的adClick topic中。 广告有效展示的定义如下：
每个消息体（记录）之间的分隔符。 kafka_handle_error_mode 设置为stream，会把每条消息处理的异常打印出来。需要创建视图，通过视图查询异常数据的具体处理异常。 创建视图语句，示例如下： CREATE MATERIALIZED VIEW default.kafka_errors2 ( `topic`
待操作集群的名称 > 服务 > Flume > Flume管理”，即可查看当前Flume客户端列表及进程状态。 图1 Flume管理 选择“实例ID”，进入客户端监控列表，在“实时”区域框中，可查看客户端的各监控指标。 选择“历史”进入历史监控数据查询界面。筛选时间段，单击“查看”可显示该时间段内的监控数据。
usersync.config.expandor”参数配置中添加“ranger.usersync.sync.source”值为“ldap”和“ranger.usersync.cookie.enabled”值为“false”，如下图所示： 在Ranger服务“概览”页面右上角单击“更多”，选择“同步配置”。
table_name;前确认需要查询的数据量大小，确认是否需要在beeline中显示如此数量级的数据。 如数量在一定范围内需要显示，请调整hive客户端的jvm参数， 在hive客户端目录/Hive下的component_env中添加export HIVE_OPTS=-Xmx1024M（具体数
source算子的代码，该段代码每发送10000条数据休息1秒钟，制作快照时将到目前为止已经发送的数据的条数保存在UDFState中；从快照中状态恢复时，读取UDFState中的数据条数并重新赋值给count变量。 import java.util import org.apache.flink
单击作业“Logs”列的“Logs”，查看并保存Jobmanager日志。 图2 单击“Logs” 单击“Attempt ID”列的ID，单击“Logs”列的“Logs”，查看并保存Taskmanager日志。 图3 单击“Attempt ID”列的ID 图4 单击“Logs” 使用具有FlinkServe
使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。 使用特定的规则扫描Hbase表。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将
使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。 使用特定的规则扫描Hbase表。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生
需要在运行样例代码的本机hosts文件中设置访问节点的主机名和公网IP地址映射，主机名和公网IP地址请保持一一对应。 在本地Windows环境中调测HBase应用 单击IDEA右边Maven窗口的“Reimport All Maven Projects”，进行maven项目依赖import。 图1 reimport
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