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为什么CDL任务执行后Hudi中没有接收到数据 现象描述 抓取数据到Hudi中的CDL任务运行后，Kafka中有相关数据，Spark的RDD处理中无记录，Hudi中没有相关数据，并且Yarn日志报错：TopicAuthorizationException: No authorized
集群在线扩缩容 大数据集群的处理能力通常可以通过增加集群的节点数来横向扩展，当集群规模不符合业务要求时，用户可以通过该功能进行集群节点规模的调整，进行扩容或者缩容；在缩容节点时，MRS会智能地选择负载最少或者迁移数据量最小节点，并且在缩容过程中，缩容节点不再接收新的任务，正在执行
登录管理控制台。 单击用户名，在下拉列表中单击“我的凭证”。 单击“访问密钥”。 单击“新增访问密钥”，进入“新增访问密钥”页面。 输入登录密码和短信验证码，单击“确定”，下载密钥，请妥善保。 操作步骤 准备使用Spark SQL分析的数据源。 样例txt文件如下： abcd3ghji efgh658ko
订阅以及通知功能，能够实现一站式集成多种推送通知方式（短信和邮件通知）。通过配置作业消息通知可以实现您在作业执行成功或作业执行失败时能立即接收到通知。 登录管理控制台。 单击“服务列表”选择“管理与监管 > 消息通知服务”，进入消息通知服务页面。 创建主题并向主题中添加订阅，具体请参考配置MRS集群告警事件消息通知。
配置参数 开源默认端口 定制默认端口 端口说明 port 9092 21005 Broker提供数据接收、获取服务 ssl.port 9093 21008 Broker提供数据接收、获取服务的SSL端口 sasl.port 21007 21007 Broker提供SASL安全认证端口，提供安全Kafka服务
元。 雇员联络信息表“employees_contact”的字段为雇员编号、电话号码、e-mail。 雇员信息扩展表“employees_info_extended”的字段为雇员编号、姓名、电话号码、e-mail、支付薪水币种、薪水金额、缴税税种、工作地，分区字段为入职时间。 创建表代码实现请见创建Hive表。
Controller按30秒周期检测NodeAgent心跳。当Controller未接收到某一个NodeAgent的心跳，则尝试重启该NodeAgent进程，如果连续三次重启失败，产生该告警。 当Controller可以正常接收时，告警恢复。 MRS 3.3.0及之后版本，该告警名称变更为“NodeAgent进程异常”。
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配置Flink对接Kafka安全认证 Flink样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户），并从Kafka组件接收数据。 确保集群安装完成，包括HDFS、Yarn、Flink和Kafka。 创建Topic。 用户使用Linux命令行创建topic，执行
元。 雇员联络信息表“employees_contact”的字段为雇员编号、电话号码、e-mail。 雇员信息扩展表“employees_info_extended”的字段为雇员编号、姓名、电话号码、e-mail、支付薪水币种、薪水金额、缴税税种、工作地，分区字段为入职时间。 创建表代码实现请见创建Hive表。
在线检索MRS集群日志 MRS集群Manager支持在线检索并显示组件的日志内容，用于问题定位等其他日志查看场景，管理员可在线按照节点范围或者组件角色范围快速检视所有日志，通过关键字分析快速定位问题。 本章节操作仅支持MRS 3.x及之后的版本。 在线检索日志 登录FusionInsight
元。 雇员联络信息表“employees_contact”的字段为雇员编号、电话号码、e-mail。 雇员信息扩展表“employees_info_extended”的字段为雇员编号、姓名、电话号码、e-mail、支付薪水币种、薪水金额、缴税税种、工作地，分区字段为入职时间。 创建表代码实现请见创建Impala表。
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元。 雇员联络信息表“employees_contact”的字段为雇员编号、电话号码、e-mail。 雇员信息扩展表“employees_info_extended”的字段为雇员编号、姓名、电话号码、e-mail、支付薪水币种、薪水金额、缴税税种、工作地，分区字段为入职时间。 创建表代码实现请见创建Impala表。
在本工程中，假定某个Flink业务每秒就会收到1个消息记录，启动Producer应用向Kafka发送数据，然后启动Consumer应用从Kafka接收数据，对数据内容进行处理后并打印输出。 FlinkKafkaScalaExample FlinkPipelineJavaExample Flink
志并重新施加前面指定的操作，系统就得到了恢复。下面介绍了如何利用这样的概念保证接收到的数据的持久性。 Kafka数据源使用Receiver来接收数据，是Executor中的长运行任务，负责从数据源接收数据，并且在数据源支持时还负责确认收到数据的结果（收到的数据被保存在Execut
createWordCountStream(final StreamsBuilder builder) { // 从 input-topic 接收输入记录 final KStream<String, String> source = builder.stream(INPUT_TOPIC_NAME);
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