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sasl_kerberos_principal 连接Kafka的principal，输入1创建的用户名。 kafka.sasl_kerberos_realm 配置为Kafka集群的域名。 kafka.sasl_mechanisms 指定连接Kafka使用的SASL认证机制，参数值为GSSAPI。 kafka_auth_mode
配置文件的场景。 完整客户端 选择平台类型 客户端类型必须与待安装客户端的节点架构匹配，否则客户端会安装失败。 LTS版本集群仅支持下载与Manager平台类型一致的客户端软件包。 x86_64：可以部署在X86平台的客户端软件包。 aarch64：可以部署在鲲鹏服务器的客户端软件包。
来源 产生告警的集群名称。 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。 用户名 产生告警的用户名。 对系统的影响 当同一个用户连接数太多时，产生告警的用户将无法与Broker建立新的连接。 可能原因 客户端使用同一个用户建立的连接个数超过设定阈值。
假定Hive的person表存储用户当天消费的金额信息，HBase的table2表存储用户历史消费的金额信息。 现person表有记录name=1,account=100，表示用户1在当天消费金额为100元。 table2表有记录key=1,cf:cid=1000，表示用户1的历史消息记录金额为1000元。
默认配置为true，表示只向其中的一个副本写入数据（副本间通过复制表来完成同步，能保证数据的一致性）。 如果配置为false（不建议配置），表示向该分片的所有副本中写入相同的数据（副本间数据一致性不强，无法保证完全同步）。 macros标签 当前实例节点所在的分片和副本编号，可以用于区别不同的副本。 例
选择“系统 > 权限 > 角色 > 添加角色”。 填写角色的名称，例如developrole。 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > HBase > HBase Scope ”，勾选“global”的“管理”、“创建”、“读”、“写”和“执行”，单击“确定”保存。
信息”中的“主机名”信息可知发出该告警的NameNode节点主机名；从“定位信息”中的NameServiceName信息可知发出该告警的NameService名称。 查看是否阈值设置过低。 查看依赖于HDFS的业务的运行状态是否正常运行。查看是否存在运行慢、执行任务超时的情况。 是，执行8。
据（不同操作系统的机器，命令可能不同，suse尝试使用netcat -lk 9999）： nc -lk 9999 在构造一个端口进行接收数据时，需要在客户端所在服务器上安装netcat 开发思路 使用SparkStreaming持续读取特定端口的数据。 将读取到的Dstream通
用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkLoad接口将rdd写入HFile中。将生成的HFile导入HBase表的操作采用如下格式的命令，不属于本接口范围，不在此进行详细说明：
用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkLoad接口将rdd写入HFile中。将生成的HFile导入HBase表的操作采用如下格式的命令，不属于本接口范围，不在此进行详细说明：
foreachPartition接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的mapPartition接口将rdd并发写入HBase表中。 数据规划 在客户端执行：hbase
用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要获取的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkGet接口获取对HBase表上这些rowKey对应的数据。 数据规划 基于BulkPut接口使用章节创建的HBase表及其中的数据进行操作。 开发思路
用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要获取的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkGet接口获取对HBase表上这些rowKey对应的数据。 数据规划 基于BulkPut接口使用章节创建的HBase表及其中的数据进行操作。 开发思路
foreachPartition接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的mapPartition接口将rdd并发写入HBase表中。 数据规划 在客户端执行：hbase
长或者部署其他异常的软件。 收集故障信息。 在FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”中勾选待操作集群的“LdapClient”。 单击右上角的设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后1小时，单击“下载”。
txt文件在Alluxio中，各参数含义为文件的大小、是否被持久化、创建日期、Alluxio中这个文件的缓存占比、文件名。 使用cat命令打印文件的内容。 alluxio fs cat /test_input.txt 命令执行后回显： Test Alluxio Alluxio中的挂载功能 Alluxio
据（不同操作系统的机器，命令可能不同，suse尝试使用netcat -lk 9999）： nc -lk 9999 在构造一个端口进行接收数据时，需要在客户端所在服务器上安装netcat 开发思路 使用SparkStreaming持续读取特定端口的数据。 将读取到的Dstream通
创建RDD. 以数据源的方式操作HBase，将上面生成的RDD写入HBase表中. 读取HBase表中的数据，并且对其进行简单的操作。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到
创建RDD. 以数据源的方式操作HBase，将上面生成的RDD写入HBase表中. 读取HBase表中的数据，并且对其进行简单的操作。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到S
基于简化使用的角度，针对大数据量的表，可以通过采用Bucket索引来避免状态后端的复杂调优。 如果Bucket索引+分区表的模式无法平衡Bueckt桶过大的问题，还是可以继续采用Flink状态索引，按照规范去优化对应的配置参数即可。 建议 基于Flink的流式写入的表，在数据量超
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