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apache.flink.api.java.tuple.Tuple import org.apache.flink.streaming.api.checkpoint.ListCheckpointed import org.apache.flink.streaming.api.scala.function
步骤5：创建迁移作业 方案架构 CDM围绕大数据迁移上云和智能数据湖解决方案，提供了简单易用的迁移能力和多种数据源到数据湖的集成能力，降低了客户数据源迁移和集成的复杂性，有效的提高您数据迁移和集成的效率。 CDM服务迁移MySQL数据至MRS集群方案如图2所示。 图2 MySQL数据迁移示意
每个Flink集群只有单个JobManager，存在单点失败的情况。Flink有Yarn、Standalone和Local三种模式，其中Yarn和Standalone是集群模式，Local是指单机模式。但Flink对于Yarn模式和Standalone模式提供HA机制，使集群能够从失败中恢复。这里主要介绍Yarn模式下的HA方案。
对单个map和reduce而言，对键值对的处理为单线程串行处理。 框架需要对key和value的类（classes）进行序列化操作，因此，这些类需要实现Writable接口。另外，为了方便框架执行排序操作，key类必须实现WritableComparable接口。 一个MapR
选择“待操作集群的名称 > HDFS > 文件系统 > hdfs://hacluster/”，勾选“user”的“读”、“写”、“执行”和“递归”。 如果要执行多组件用例，还需： 选择“待操作集群的名称 > HDFS > 文件系统 > hdfs://hacluster/ > t
建、更新、查询和删除，以及对Loader作业进行创建、更新、查询、删除、启动和停止等操作。 loader-tool工具是异步接口，命令提交后其结果不会实时返回到控制台，因此对连接器的创建、更新、查询和删除等操作，以及对Loader作业的创建、更新、查询、删除、启动和停止等操作，其成功与否需要在Loader
需要将delta log和老数据文件合并。 Hudi支持三种视图，针对不同场景提供相应的读能力 Snapshot View 实时视图：该视图提供当前hudi表最新的快照数据，即一旦有最新的数据写入hudi表，通过该视图就可以查出刚写入的新数据。 cow表和mor均支持这种视图能力。
ALM-50407 JobServer查询作业接口失败率超过阈值 本章节仅适用于MRS 3.5.0及之后版本。 告警解释 系统每30秒周期性检测JobServer中查询失败的接口占比，当失败率超出阈值（默认值为80%）时，触发该告警。 当失败率低于阈值时，告警恢复。 告警属性 告警ID
flink.api.java.tuple.Tuple4; import org.apache.flink.streaming.api.checkpoint.ListCheckpointed; import org.apache.flink.streaming.api.functions
说明： 仅加密协议为“SASL_PLAINTEXT”和“SASL_SSL”支持该参数。 test Password 在实例创建期间启用“SASL_SSL”时指定的密码。 说明： 仅加密协议为“SASL_PLAINTEXT”和“SASL_SSL”支持该参数。 xxx SSL Truststore
配置Flink任务进程参数 操作场景 Flink on YARN模式下，有JobManager和TaskManager两种进程。在任务调度和运行的过程中，JobManager和TaskManager承担了很大的责任。 因而JobManager和TaskManager的参数配置对Flink应用的执行
OozieMapReduceExample Oozie提交MapReduce任务示例程序。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态，对网站的日志文件进行离线分析。 oozie-examples/oozienormal-examples/OozieSparkHBaseExample
flink.api.java.tuple.Tuple4; import org.apache.flink.streaming.api.checkpoint.ListCheckpointed; import org.apache.flink.streaming.api.functions
set(TableInputFormat.SCAN, scanToString) // 通过spark接口获取表中的数据 val rdd = sc.newAPIHadoopRDD(hbConf, classOf[TableInputFormat], classOf[I
flink.api.java.tuple.Tuple4; import org.apache.flink.streaming.api.checkpoint.ListCheckpointed; import org.apache.flink.streaming.api.functions
flink.api.java.tuple.Tuple4; import org.apache.flink.streaming.api.checkpoint.ListCheckpointed; import org.apache.flink.streaming.api.functions
配置NameNode内存参数 配置场景 在HDFS中，每个文件对象都需要在NameNode中注册相应的信息，并占用一定的存储空间。随着文件数的增加，当原有的内存空间无法存储相应的信息时，需要修改内存大小的设置。 配置描述 参数入口： 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS“全部配置”页面。
分区并发参数控制： SQL方式： set hoodie.support.partition.lock=true; DataSource Api方式： df.write .format("hudi") .options(xxx) .option("hoodie.support.partition
本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 通过HSBroker连接方式实现，使用用户名和密码连接到HetuEngine，组装对应的SQL发送到HetuEngine执行。 import jaydebeapi driver = "io.XXX.jdbc.XXXDriver" # need
nector-kafka模块的接口，生产并消费数据。 用户在开发前需要使用对接安全模式的Kafka，则需要引入MRS的kafka-client-xx.x.x.jar，该jar包可在MRS client目录下获取。 样例代码 下面列出producer和consumer主要逻辑代码作为演示。
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