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Kafka应用开发规则 调用Kafka API（AdminZkClient.createTopic）创建Topic 对于Java开发语言，正确示例： import kafka.zk.AdminZkClient; import kafka.zk.KafkaZkClient; import
日志： 获取application的完整日志：yarn logs --applicationId <appId> -out <outputDir> 例如：yarn logs --applicationId application_1574856994802_0016 -out /opt/test
数据源持续不断地发送随机文本给文本拆分逻辑，如“apple orange apple”。 单词拆分逻辑将数据源发送的每条文本按空格进行拆分，如“apple”，“orange”，“apple”，随后将每个单词逐一发给单词统计逻辑。 单词统计逻辑每收到一个单词就进行加一操作，并将实时结果打印输出，如： apple：1 orange：1
经验总结 使用mapPartitions，按每个分区计算结果 如果每条记录的开销太大，例 rdd.map{x=>conn=getDBConn;conn.write(x.toString);conn.close} 则可以使用MapPartitions，按每个分区计算结果，如 rdd
数据源持续不断地发送随机文本给文本拆分逻辑，如“apple orange apple”。 单词拆分逻辑将数据源发送的每条文本按空格进行拆分，如“apple”，“orange”，“apple”，随后将每个单词逐一发给单词统计逻辑。 单词统计逻辑每收到一个单词就进行加一操作，并将实时结果打印输出，如： apple：1 orange：1
日志： 获取application的完整日志：yarn logs --applicationId <appId> -out <outputDir> 例如：yarn logs --applicationId application_1574856994802_0016 -out /opt/test
数据源持续不断地发送随机文本给文本拆分逻辑，如“apple orange apple”。 单词拆分逻辑将数据源发送的每条文本按空格进行拆分，如“apple”，“orange”，“apple”，随后将每个单词逐一发给单词统计逻辑。 单词统计逻辑每收到一个单词就进行加一操作，并将实时结果打印输出，如： apple：1 orange：1
经验总结 使用mapPartitions，按每个分区计算结果 如果每条记录的开销太大，例： rdd.map{x=>conn=getDBConn;conn.write(x.toString);conn.close} 则可以使用MapPartitions，按每个分区计算结果，如： rdd
正常，则ApplicationMaster会正常退出。 若超过重试次数和重试时长，则ApplicationMaster注销失败，ResourceManager会认为ApplicationMaster异常退出并尝试重新启动ApplicationMaster。新启动的Applicat
正常，则ApplicationMaster会正常退出。 如果超过重试次数和重试时长，则ApplicationMaster注销失败，ResourceManager会认为ApplicationMaster异常退出并尝试重新启动ApplicationMaster。新启动的Applica
经验总结 使用mapPartitions，按每个分区计算结果 如果每条记录的开销太大，例： rdd.map{x=>conn=getDBConn;conn.write(x.toString);conn.close} 则可以使用MapPartitions，按每个分区计算结果，如 rdd
中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。在开发环境IntelliJ IDEA工程“clickhouse-rest-client-examples”中右键单击“ClickHouseApplication”，选择“Run ClickHouseApplication”运行应用程序工程。
中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。在开发环境IntelliJ IDEA工程“clickhouse-rest-client-examples”中右键单击“ClickHouseApplication”，选择“Run ClickHouseApplication”运行应用程序工程。
Flink作业运行日志：“${BIGDATA_DATA_HOME}/hadoop/data${i}/nm/containerlogs/application_${appid}/container_{$contid}”。 运行中的任务日志存储在以上路径中，运行结束后会基于Yarn的配置确定是否汇聚到HDFS目录中。
Flink作业运行日志：“${BIGDATA_DATA_HOME}/hadoop/data${i}/nm/containerlogs/application_${appid}/container_{$contid}”。 运行中的任务日志存储在以上路径中，运行结束后会基于Yarn的配置确定是否汇聚到HDFS目录中。
Executor运行日志：“${BIGDATA_DATA_HOME}/hadoop/data${i}/nm/containerlogs/application_${appid}/container_{$contid}” 运行中的任务日志存储在以上路径中，运行结束后会基于Yarn的配置确定是否汇
Executor运行日志：“${BIGDATA_DATA_HOME}/hadoop/data${i}/nm/containerlogs/application_${appid}/container_{$contid}” 运行中的任务日志存储在以上路径中，运行结束后会基于Yarn的配置确定是否汇
park应用（包括正在运行的应用和已经完成的应用），每个应用的信息如下表1。 表1 应用常用信息 参数 描述 id 应用的ID name 应用的Name attempts 应用的尝试，包含了开始时间、结束时间、执行用户、是否完成等信息 获取JobHistory中某个应用的信息： 命令：
其中包括当前在NM上运行的所有Container。RM会在另一计算节点上启动新的ApplicationAttempt。 对于不同类型的应用，希望以不同方式处理AM重启的事件。MapReduce类应用的目标是不丢失任务，但允许丢失当前运行的Container。但是对于长周期的YAR
ark应用（包括正在运行的应用和已经完成的应用），每个应用的信息如下表 1 。 表1 应用常用信息 参数 描述 id 应用的ID name 应用的Name attempts 应用的尝试，包含了开始时间、结束时间、执行用户、是否完成等信息 获取JobHistory中某个应用的信息：
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