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安装MRS集群补丁 当您通过如下途径获知集群版本补丁信息，请根据您的实际需求进行集群补丁升级操作。 通过消息中心服务推送的消息获知MapReduce服务发布了补丁信息。 在管理控制台中的MRS集群详细页面内，选择“补丁管理 > 集群组件补丁”，查看可支持安装的补丁信息。 安装补丁前准备
在Kafka Topic中接入消息 操作场景 用户可以根据业务需求，通过Kafka客户端或KafkaUI查看当前消费情况。 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 前提条件 如果当前使用Kafka客户端，需要满足以下条件： MRS集群管理员已明确业务需求，并准备一个系统用户。
集群管理系统的数据，以便在系统故障时，恢复集群管理系统功能。 为进一步提供系统的可靠性，在将Manager、HBase上的数据备份到第三方服务器时，也需要通过手动备份。 节点可靠性 操作系统健康状态监控 周期采集操作系统硬件资源使用率数据，包括CPU、内存、硬盘、网络等资源的使用率状态。
HBase客户端连接服务端时长时间无法连接成功 问题 在HBase服务端出现问题，无法提供服务，此时HBase客户端进行表操作，会出现该操作挂起，长时间无任何反应。 回答 问题分析 当HBase服务端出现问题，HBase客户端进行表操作的时候，会进行重试，并等待超时。该超时默认值为Integer
YARN接口介绍 YARN Command介绍 YARN Java API接口介绍 YARN REST API接口介绍 Superior Scheduler REST API接口介绍 父主题： YARN开发指南（安全模式）
INTERVAL '5' SECOND)) GROUP BY `name`, window_start, window_end 该特性还支持窗口接收到迟到数据时输出当前窗口的开始时间和结束时间，可通过添加在Hint中'window.start.field'和'window.end.fi
HBase Region的多点分割 功能简介 一般通过org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin进行多点分割。 分割操作只对空Region起作用。 可在创建表时对表进行预分区，或者对某些region直接进行split操作来替代。 本例使用m
#checkBlockplacementLog checkAutoDiskBalancer } 保存文件后，登录Manager，选择“集群 > 服务 > HDFS > 实例”，勾选所有NameNode实例，选择“更多 > 重启实例”。 父主题： 使用HDFS
默认规格）* 默认时间。 在服务端的“hbase-site.xml”文件中配置splitlog参数，如表1所示。 表1 splitlog参数说明 参数 描述 默认值 hbase.splitlog.manager.timeout 分布式日志分裂管理程序接收worker回应的超时时间 600000
Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。
kafkaSessionization。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。 object kafkaSessionization { def main(args: Array[String]): Unit
10/3.1.5.0.3及之后补丁版本 否：MRS 3.3.0之前版本 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群或系统名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 挂载目录名 产生告警的挂载目录名。 设备分区名 产生告警的设备分区名。
a/config/producer.properties 输入消息内容： 3,zhangsan 4,wangwu 8,zhaosi 输入完成后按回车发送消息。 登录MySQL客户端执行以下命令查看Sink表中是否接收到数据。 Select * from customer_t1;
DStream的接口，提供reduceByKey和join等操作。 JavaReceiverInputDStream<T>：定义任何从网络接收数据的输入流。 Spark Streaming的常见方法与Spark Core类似，下表罗列了Spark Streaming特有的一些方法。
批量退出维护模式 修改OMS配置 启用阈值告警 同步所有集群配置 服务 启动服务 停止服务 同步服务配置 刷新服务队列 定制服务监控指标 重启服务 滚动重启服务 导出服务监控数据 导入服务配置数据 启动服务的健康检查 服务配置 上传配置文件 下载配置文件 同步实例配置 实例入服 实例退服
optimize.skewjoin=true”并调整“hive.skewjoin.key”的大小。“hive.skewjoin.key”是指Reduce端接收到多少个key即认为数据是倾斜的，并自动分发到多个Reduce。 父主题： Hive性能调优
mytopic 10 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DataStreamReader。 进行分类统计。 计算结果，并进行打印。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包 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“ /opt”
数据发送方，用于收集数据。同时，提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。 Flume分为客户端和服务端，两者都是FlumeAgent。服务端对应着FlumeServer实例，直接部署在集群内部。而客户端部署更灵活，可以部署在集群内部，也可以部署在集群外。它们
不支持LEFT JOIN时小表为左表，RIGHT JOIN时小表为右表。 Flink作业大小表Join去重 在双流关联的业务模型中，关联算子接收到其中一个流发送的大量重复数据，则会导致下游算子需要处理大量重复数据，影响作业性能。 如A表字段（P1，A1，A2）使用如下方式关联B表字
kafkaSessionization。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。 object kafkaSessionization { def main(args: Array[String]): Unit
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