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kafkaParams); // 用brokers and topics新建direct kafka stream //从Kafka接收数据并生成相应的DStream。 JavaInputDStream<ConsumerRecord<String, String>>
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kafkaParams); // 用brokers and topics新建direct kafka stream //从Kafka接收数据并生成相应的DStream。 JavaInputDStream<ConsumerRecord<String, String>>
在被存入Spark之前Spark Streaming Receiver接收数据累积成数据块的间隔（毫秒）。推荐最小值为50毫秒。 200ms spark.streaming.receiver.maxRate 每个Receiver接收数据的最大速率（每秒记录数量）。配置设置为0或者负值将不会对速率设限。
是，处理完毕。 否，执行5。 检查Oozie与Yarn连接是否异常。 在FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 日志 > 在线检索”，选择“Oozie”服务，检索日志关键词“[Oozie Alarm Enhancement][YARN]”，在日志中查看具体告警原因
否，执行5。 检查Oozie与ZooKeeper连接是否异常。 在FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 日志 > 在线检索”，选择“Oozie”服务，检索日志关键词“[Oozie Alarm Enhancement][ZooKeeper]”，在日志中查看具
是，处理完毕。 否，执行5。 检查Oozie与HDFS连接是否异常。 在FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 日志 > 在线检索”，选择“Oozie”服务，检索日志关键词“[Oozie Alarm Enhancement][HDFS]”，在日志中查看具体告警原因
delta_commits 选填 MOR表Compaction计划触发条件。 200 compaction.async.enabled 必填 是否开启在线压缩。将compaction操作转移到sparksql运行，提升写性能。 FALSE hive_sync.enable 选填 是否向Hive同步表信息。
确认“HostName”节点的“PartitionName”对应的磁盘是否在对应服务器的插槽上。 是，执行5。 否，执行6。 联系硬件工程师将故障磁盘在线拔出。 使用PuTTY工具登录发生告警的“HostName”节点，检查“/etc/fstab”文件中是否包含“DirName”的行。 是，执行7。
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。
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
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
每个磁盘分区的使用情况。 实例列表区 实例列表区显示了该主机所有安装的角色实例，并显示每个角色实例的状态，单击角色实例名称后的日志文件，可在线查看该实例对应日志文件内容。 告警和事件的历史记录 告警和事件的历史记录区显示了当前主机上报的关键告警与事件记录，系统最多可显示20条历史记录。
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
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
park/jars/*:/opt/client/Spark2x/spark/jars/streamingClient010/* 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DStream。 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 Core样例代码需要读取两个文件（user
s.asList(topicArr)); // 通过brokers和topics直接创建kafka stream // 接收Kafka中数据，生成相应DStream JavaDStream<String> lines = KafkaUtils.createDirectStream(jssc
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。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包
Restart时，重启后的ResourceManager就可以通过加载之前Active的ResourceManager的状态信息，并通过接收所有NodeManager上container的状态信息重构运行状态继续执行。这样应用程序通过定期执行检查点操作保存当前状态信息，就可以避
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