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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
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
example-group --command-config ../config/consumer.properties 确保当前consumer在线消费。 确保配置文件consumer.properties中的group.id与命令中--group的参数均配置为待查询的group。 K
载目录名”。 确认“主机名”节点的“设备分区名”对应的磁盘是否在对应服务器的插槽上。 是,执行4。 否,执行5。 联系硬件工程师将故障磁盘在线拔出。 以root用户登录发生告警的“主机名”节点,检查“/etc/fstab”文件中是否包含“挂载目录名”的行,用户密码为安装前用户自定义,请咨询系统管理员。
example-group --command-config ../config/consumer.properties 确保当前consumer在线消费。 确保配置文件consumer.properties中的group.id与命令中--group的参数均配置为待查询的group。 K
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
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
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
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
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
},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。
},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
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
brokers); // 通过brokers和topics直接创建kafka stream // 1.接收Kafka中数据,生成相应DStream JavaDStream<String> lines = KafkaUtils.c
“-l”:可选参数,表示日志目录,默认值为“/var/log/Bigdata”。 “-e”:可选参数,表示Flume实例的业务IP地址,主要用于接收客户端上报的监控指标信息。 “-n”:可选参数,表示自定义的Flume客户端的名称。 IBM的JDK不支持“-Xloggc”,需要修改“flume/conf/flume-env
DNS解析时长 TCP临时端口使用率 主机网络数据包帧错误数 网络读信息 主机网络读包数 主机网络读包丢包数 主机网络读包错误数 主机网络接收速率 磁盘 主机磁盘写速率 主机磁盘已使用大小 主机磁盘未使用大小 主机磁盘读速率 主机磁盘使用率 内存 未使用内存 缓存内存大小 内核缓存的内存总量