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配置Kafka高可用和高可靠 操作场景 Kafka消息传输保障机制，可以通过配置不同的参数来保障消息传输，进而满足不同的性能和可靠性要求。本章节介绍如何配置Kafka高可用和高可靠参数。 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 对系统的影响 配置高可用、高性能的影响： 配置高
界面。 选择“数据源”，单击“添加数据源”。在“添加数据源”页面填写参数。 配置“基本配置”，填写数据源名称，选择数据源类型“Hive”。 配置“Hive配置”，参数配置请参考表1。 表1 Hive配置 参数 描述 取值样例 驱动 默认为fi-hive-hadoop。 fi-hive-hadoop
配置Kafka高可用和高可靠 操作场景 Kafka消息传输保障机制，可以通过配置不同的参数来保障消息传输，进而满足不同的性能和可靠性要求。本章节介绍如何配置Kafka高可用和高可靠参数。 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 对系统的影响 配置高可用、高性能的影响： 配置高
列的默认值设置要与列的类型一致，如不一致会进行类型强转，导致默认值精度丢失或者默认值为NULL。 历史数据的默认值与列第一次设置的默认值一致，多次修改列的默认值不会影响历史数据的查询结果。 设置默认值后rollback不能回滚默认值配置。 Spark SQL暂不支持查看列默认值信息，可以通过Hive
回答 可能原因一：配置项“delete.topic.enable”未配置为“true”，只有配置为“true”才能执行真正删除。 可能原因二：“auto.create.topics.enable”配置为“true”，其他应用程序有使用该Topic，并且一直在后台运行。 解决方法：
如果Kafka所在集群的域名发生了更改，需要对${Flume客户端安装目录}/conf/flume-env.sh文件中的-Dkerberos.domain.name项的值做修改，具体请根据实际域名进行配置。 上传所配置的properties.properties文件到${Flume客户端安装目录}/conf目录下。
如果Kafka所在集群的域名发生了更改，需要对${Flume客户端安装目录}/conf/flume-env.sh文件中的-Dkerberos.domain.name项的值做修改，具体请根据实际域名进行配置。 上传所配置的properties.properties文件到${Flume客户端安装目录}/conf目录下。
在“入方向规则”页签，选择“添加规则”，在“添加入方向规则”窗口配置Windows的IP和9092端口。 图3 添加入方向规则 在Manager界面选择“集群 > 服务 > Kafka > 配置 > 全部配置”，搜索“kafka.config.expandor”，并添加参数名为“advertised.lis
快速配置参数 概述 本节介绍Spark2x使用过程中快速配置常用参数和不建议修改的配置参数。 快速配置常用参数 其他参数在安装集群时已进行了适配，以下参数需要根据使用场景进行调整。以下参数除特别指出外，一般在Spark2x客户端的“spark-defaults.conf”文件中配置。
使用MRS流式安全集群，主要安装ZooKeeper、Storm、Kafka等。 定义拓扑访问HDFS、HBase等组件，使用客户端命令，提交Topology失败。 可能原因 提交拓扑中没有包含用户的keytab文件。 提交拓扑中包含的keytab和提交用户不一致。 客户端/tmp目录下已存在user
Kafka 样例工程配置文件说明 Conf目录下各配置文件及重要参数配置说明。 Producer API配置项。 表1 producer.properties文件配置项 参数 描述 备注 security.protocol 安全协议类型 生产者使用的安全协议类型，当前Kerber
存储配置 参数 描述 默认值 hoodie.parquet.max.file.size Hudi写阶段生成的parquet文件的目标大小。对于DFS，这需要与基础文件系统块大小保持一致，以实现最佳性能。 120 * 1024 * 1024 byte hoodie.parquet.block
在“入方向规则”页签，选择“添加规则”，在“添加入方向规则”窗口配置Windows的IP和21007、21730TCP、21731TCP/UDP、21732TCP/UDP端口。 图3 添加入方向规则 在Manager界面选择“集群 > 服务 > Kafka > 配置 > 全部配置”，搜索“kafka.config
Hudi常见配置参数 本章节介绍Hudi重要配置的详细信息，更多配置请参考Hudi官网http://hudi.apache.org/cn/docs/configurations.html。 写入操作配置 表1 写入操作重要配置项 参数 描述 默认值 hoodie.datasource
回答 可能原因一：配置项“delete.topic.enable”未配置为“true”，只有配置为“true”才能执行真正删除。 可能原因二：“auto.create.topics.enable”配置为“true”，其他应用程序有使用该Topic，并且一直在后台运行。 解决方法：
当通过OfflineMetaRepair工具重建元数据时，HMaster在启动期间等待所有region server的WAL分割，以避免数据不一致问题。一旦WAL分割完成，HMaster将进行用户region的分配。所以当在集群异常的场景下，WAL分割可能需要很长时间，这取决于多个因
${BIGDATA_HOME}/jdk/jre/lib/security. 原因分析 用户使用的JDK中的jar包与MRS服务认证的jar包版本不一致。 处理步骤 以root用户登录集群Master1节点。 执行如下命令，查看MRS服务认证的jar包。 ll /opt/share/loc
配置Flume通过IAM委托访问OBS 参考配置MRS集群通过IAM委托对接OBS完成存算分离集群配置后，Flume即可运行OBS作业。 本章节适用于MRS 3.x及之后的版本。 Flume对接OBS 创建用于存放数据的OBS文件夹。 登录OBS控制台。 单击“并行文件系统”进入并行文件系统页面。
用户将消费完的数据存入数据库，发现数据与生产数据不一致，怀疑Kafka消费丢数据。 可能原因 业务代码原因 Kafka生产数据写入异常 Kafka消费数据异常 解决办法 Kafka排查： 通过consumer-groups.sh来观察写入和消费的offerset的变化情况（生产一定数
单击“保存”，在弹窗页面中单击“确定”，保存配置。单击“实例”，勾选ClickHouseServer实例，选择“更多 > 滚动重启实例”，重启ClickHouseServer实例。 参考Kafka客户端使用实践，登录到Kafka客户端安装目录。 以Kafka客户端安装用户，登录Kafka安装客户端的节点。 执行以下命令，切换到客户端安装目录。
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