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在集群Master节点和Core节点的安全组添加安全组规则使弹性云服务器可以访问集群，若集群为安全集群则需要同时将UDP的21731、21732端口，TCP的21730、21731、21732及HBase的HMaster、RegionServer实例的RPC端口和ZooKeeper服务的端口添加在安全组的入方向规则中。请参见“虚拟私有云
JobGateway手动更新服务客户端 本章节适用于MRS 3.3.1及之后版本。 操作场景 该操作指导用户在MRS集群添加多服务更新服务客户端失败时，手动更新客户端。 前提条件 Manager上已成功添加服务。 仅适用于Spark 、Hive 、Flink服务。 操作步骤 登录Manager页面，选择“集群
为了节约存储空间，用户修改了Yarn的配置项yarn.resourcemanager.max-completed-applications，减小yarn上历史作业的记录保存个数。由于Flink是长时作业，在yarn上realJob还在运行，但launcherJob已经被删除，导致因从Yarn上查不到lau
name: String, info: String, count: Int) 快照数据 该数据在算子制作快照时用于保存到目前为止算子记录的数据条数。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 // 用户自定义状态 class UDFStateScala extends
Flink Kafka样例程序开发思路 场景说明 假定某个Flink业务每秒就会收到1个消息记录。 基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功能：实时输出带有前缀的消息内容。 数据规划 Flink样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafk
Flink Kafka样例程序开发思路 场景说明 假定某个Flink业务每秒就会收到1个消息记录。 基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功能：实时输出带有前缀的消息内容。 数据规划 Flink样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafk
Long, name: String, info: String, count: Int) 快照数据 该数据在算子制作快照时用于保存到目前为止算子记录的数据条数。 // 用户自定义状态 class UDFState extends Serializable{ private var
查看历史： 单击“查询历史记录”，可查看HetuEngine SQL运行情况，支持显示所有语句或只显示保存的语句的运行情况。历史记录存在多个结果时，可以在输入框使用关键字进行搜索。 查看执行结果 在“HetuEngine”的执行区，默认显示“查询历史记录”。 单击结果查看已执行语句的执行结果。
Long, name: String, info: String, count: Int) 快照数据 该数据在算子制作快照时用于保存到目前为止算子记录的数据条数。 // 用户自定义状态 class UDFState extends Serializable{ private var
Flink Kafka样例程序开发思路 场景说明 假定某个Flink业务每秒就会收到1个消息记录。 基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功能：实时输出带有前缀的消息内容。 数据规划 Flink样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafk
Flink Kafka样例程序开发思路 场景说明 假定某个Flink业务每秒就会收到1个消息记录。 基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功能：实时输出带有前缀的消息内容。 数据规划 Flink样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafk
Long, name: String, info: String, count: Int) 快照数据 该数据在算子制作快照时用于保存到目前为止算子记录的数据条数。 // 用户自定义状态 class UDFState extends Serializable{ private var
配置场景 当Spark开启事件日志模式，即设置“spark.eventLog.enabled”为“true”时，就会往配置的一个日志文件中写事件，记录程序的运行过程。当程序运行很久，job很多，task很多时就会造成日志文件很大，如JDBCServer、Spark Streaming程序。
配置场景 当Spark开启事件日志模式，即设置“spark.eventLog.enabled”为“true”时，就会往配置的一个日志文件中写事件，记录程序的运行过程。当程序运行很久，job很多，task很多时就会造成日志文件很大，如JDBCServer、Spark Streaming程序。
假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量，并做到状态严格一致性。 代码样例 快照数据 该数据在算子制作快照时用于保存到目前为止算子记录的数据条数。 下面代码片段仅为演示，完整代码参见FlinkCheckpointJavaExample样例工程下的com.huawei.bigdata
登录FusionInsight Manager，然后选择“集群 > 服务 > Kafka”。 单击“实例”，查看Kafka Broker角色实例的IP地址。 记录Kafka角色实例其中任意一个的IP地址即可。 根据业务情况，准备好客户端，参考使用MRS客户端章节，登录安装客户端的节点。 执行以下命令
清除” 查看历史： 单击“查询历史记录”，可查看SparkSql运行情况，支持显示所有语句或只显示保存的语句的运行情况。历史记录存在多个结果时，可以在输入框使用关键字进行搜索。 查看执行结果 在“SparkSql”的执行区，默认显示“查询历史记录”。 单击结果查看已执行语句的执行结果。
前提条件 管理员已明确业务需求，并已创建业务场景需要的角色。 已登录Manager。 添加用户组 MRS 3.x及之后版本： 选择“系统 > 权限 > 用户组”。 在组列表上方，单击“添加用户组”。 图1 添加用户组 填写“组名”和“描述”。 “组名”由数字、字母、或下划线、中划线（-）
SparkSQL建表参数规范 规则 建表必须指定primaryKey和preCombineField。 Hudi表提供了数据更新的能力和幂等写入的能力，该能力要求数据记录必须设置主键用来识别重复数据和更新操作。不指定主键会导致表丢失数据更新能力，不指定preCombineField会导致主键重复。 参数名称
发和查询设计上的投资，Impala提供了与Hive查询语言（HiveQL）的高度兼容性。 由于Impala使用与Hive相同的元数据存储来记录有关表结构和属性的信息，因此Impala可以访问通过本机Impala CREATE TABLE命令定义的表，也可以访问使用Hive数据定义语言（DDL）创建的表。
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