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e”：默认是系统缓冲区大小(cat /proc/sys/net/ipv4/tcp_[rw]mem) ，一般为4MB，表示netty的发送和接收的缓冲区大小。 “taskmanager.network.netty.transport”：默认为“nio”方式，表示netty的传输方式
区移出存储池；如果硬盘恢复正常（通常是因为用户更换了新硬盘），也会将新硬盘重新加入业务运作。这样极大简化了维护人员的工作，更换故障硬盘可以在线完成；同时用户可以设置热备盘，从而极大缩减了故障硬盘的修复时间，有利于提高系统的可靠性。 节点磁盘LVM配置 MRS支持将多个磁盘配置成LVM（Logic
服务 > ZooKeeper”，在“配置”页签查看“clientPort”的值。 登录GaussDB客户端执行以下命令查看Sink表中是否接收到数据，如下图所示。 Select * from customer_t1; GaussDB作为Source表 使用flinkuser登录Manager，选择“集群
安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml。 262144 Client 数据节点从HDFS客户端接收数据包，然后将数据包里的数据单线程写入磁盘。当磁盘处于并发写入状态时，增加数据包的大小可以减少磁盘寻道时间，从而提升IO性能。 dfs.c
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
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; JDBC作为Source表（以MySQL为例） 使用flinkuser登录Manager，选择“集群
Sink需要用户根据自己开发的代码来进行配置，下述常用配置不再展示。 常用Source配置 Avro Source Avro Source监测Avro端口，接收外部Avro客户端数据并放入配置的Channel中。常用配置如下表所示： 表1 Avro Source常用配置 参数 默认值 描述 channels
site.xml。 当HDFS客户端写数据至数据节点时，数据会被累积，直到形成一个包。这个数据包会通过网络传输。 数据节点从HDFS客户端接收数据包，然后将数据包里的数据单线程写入磁盘。当磁盘处于并发写入状态时，增加数据包的大小可以减少磁盘寻道时间，从而提升IO性能。 dfs.c
sparknormal-examples/SparkStreamingKafka010JavaExample Spark Streaming从Kafka接收数据并进行统计分析的Java/Scala示例程序。 本工程应用程序实时累加计算Kafka中的流数据，统计每个单词的记录总数。 sparkn
xxx:21005,xxx.xxx.xxx.xxx:21005,xxx.xxx.xxx.xxx:21005 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。 运行前置操作 安全模式下Spark
xxx:21005,xxx.xxx.xxx.xxx:21005,xxx.xxx.xxx.xxx:21005 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。 运行前置操作 安全模式下Spark
配置ClickHouse冷热分离 本章节仅适用于MRS 3.3.1及之后版本。 操作场景 ClickHouse基于开源ClickHouse的multi-volume storage特性，允许将ClickHouse表存储在包含多个设备的卷当中。通过在volume中定义不同类型的磁盘
sparksecurity-examples/SparkStreamingKafka010JavaExample Spark Streaming从Kafka接收数据并进行统计分析的Java/Scala示例程序。 本工程应用程序实时累加计算Kafka中的流数据，统计每个单词的记录总数。 sparks
权限名 允许的操作 示例 java.net.SocketPermission 主机名:端口：指定主机和端口 *：所有地址和端口 accept：接收 listen：侦听 connect：连接 resolve：解析 允许实现所有套接字操作： permission java.net.SocketPermission
}，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。 应用中监控流处理任务的状态。
KafkaWordCountProducer {BrokerList} {Topic} {messagesPerSec} {wordsPerMessage} 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DataStreamReader。 对单词记录进行分类统计。 计算结果，并进行打印。 运行前置操作 安全模式下Spark
本地snapshot 将在本地集群中创建的表做一个快照，是一个空快照（刚创建的表没有数据），用于在Backend上产生对应的快照目录，接收从远端仓库下载的快照文件。 下载快照 远端仓库中的快照文件，会被下载到对应的生成的快照目录中，由各个Backend并发完成。 生效快照 快
/dbroker/apache_hdfs_broker.log DBroker进程的运行日志 审计日志 fe.audit.log 审计日志，记录FE接收的所有SQL请求 日志级别 Doris提供了如表2所示的日志级别。 运行日志的级别优先级从高到低分别是FATAL、ERROR、WARN、I
请求拒绝相关参数调整 参数名称 参数描述 调整策略 hbase.ipc.max.request.size RegionServer单个请求最大值，当接收到的请求超过此阈值时，会直接丢弃此请求。默认值为256MB。 当应用侧多次重试失败，RegionServer侧日志中出现“RPC data
KafkaWordCountProducer {BrokerList} {Topic} {messagesPerSec} {wordsPerMessage} 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DataStreamReader。 对单词记录进行分类统计。 计算结果，并进行打印。 运行前置操作 安全模式下Spark
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