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kers>指获取元数据的Kafka地址，<topic>指读取Kafka上的topic名称，<batchTime>指Streaming分批的处理间隔。 由于Spark Streaming Kafka的依赖包在客户端的存放路径与其他依赖包不同，如其他依赖包路径为“$SPARK_HOME/jars”，而Spark
件“flink-conf.yaml”中配置“jobmanager.web.port”来修改监测端口。 使用Netty和Netty路由器库来处理REST请求和解析URL。 REST API接口的执行方式是通过HTTP请求进行。 HTTP请求的格式为：http://<JobManag
件“flink-conf.yaml”中配置“jobmanager.web.port”来修改监测端口。 使用Netty和Netty路由器库来处理REST请求和解析URL。 REST API接口的执行方式是通过HTTP请求进行。 HTTP请求的格式为：http://<JobManag
clickhouse.map-string-as-varchar 是否将ClickHouse数据源String和FixedString类型处理成Varchar类型 默认值：true true clickhouse.socket-timeout 连接ClickHouse数据源超时时长
assignment 通过Manager查询Broker创建Topic相关配置。 经确认，对该Topic操作的应用没有停止。 解决方法参考4。 解决办法 ZooKeeper连接失败导致。 Kafka客户端连接ZooKeeper服务超时。检查客户端到ZooKeeper的网络连通性。 网络连
登录Manager，选择“集群 > 服务 > Flink”，在“Flink WebUI”右侧，单击链接，访问Flink的WebUI。 参考如何创建FlinkServer作业，新建Flink SQL作业，作业类型选择“流作业”。在作业开发界面进行如下作业配置并启动作业。 需勾选“基
StreamTableEnvironment.create(env, fsSettings); //基于EventTime进行处理 env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
/srv/BigData/hadoop/data1/flume/checkpoint transactionCapacity 事务大小：即当前channel支持事务处理的事件个数，建议和Source的batchSize设置为同样大小，不能小于batchSize。 61200 hdfs.path 写入HDFS的目录，此参数不能为空。
如果Hive UDF入参为null，系统调用Hive UDF将直接返回null，不会解析null作为入参的Hive UDF逻辑，这可能导致处理null值的Hive UDF执行结果与Hive执行结果不一致。 需要在maven工程中添加hive-exec-3.1.1的依赖，可从Hive服务安装目录下获取。
级越高，打印出来的日志就越少。 表2 日志级别 级别 描述 ERROR ERROR表示系统运行的错误信息。 WARN WARN表示当前事件处理存在异常信息。 INFO INFO表示记录系统及各事件正常运行状态信息。 DEBUG DEBUG表示记录系统及系统的调试信息。 如果您需要修改日志级别，请执行如下操作：
StreamTableEnvironment.create(env, fsSettings); //基于EventTime进行处理 env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
“../src/mapreduce-example-security/conf”路径下。 已参考规划MapReduce统计样例程序数据将待处理数据上传至HDFS。 运行统计样例程序 确保样例工程依赖的所有jar包已正常获取。 在IntelliJ IDEA开发环境中，打开样例工程中“LocalRunner
kers>指获取元数据的Kafka地址，<topic>指读取Kafka上的topic名称，<batchTime>指Streaming分批的处理间隔。 由于Spark Streaming Kafka的依赖包在客户端的存放路径与其他依赖包不同，如其他依赖包路径为“$SPARK_HOME/jars”，而Spark
义和元数据查询。基于MRS的HCatalog功能，Hive、Mapreduce开发人员能够共享元数据信息，避免中间转换和调整，能够提升数据处理的效率。 WebHCat WebHCat运行用户通过Rest API来执行Hive DDL，提交Mapreduce任务，查询Mapreduce任务执行结果等操作。
/srv/BigData/hadoop/data1/flume/checkpoint transactionCapacity 事务大小：即当前channel支持事务处理的事件个数，建议和Source的batchSize设置为同样大小，不能小于batchSize。 61200 hdfs.path 写入HDFS的目录，此参数不能为空。
它能够让您快速深入了解大数据，并让您在Hadoop生态系统中更好地开展工作。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据
Ticket）。 Kerberos服务在收到ST请求后，校验其中的TGT合法后，生成对应的应用服务的ST，再使用应用服务密钥将响应消息进行加密处理。 应用客户端收到ST响应消息后，将ST打包到发给应用服务的消息里面传输给对应的应用服务端（Application Server）。 应用
StreamTableEnvironment.create(env, fsSettings); //基于EventTime进行处理 env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
StreamTableEnvironment.create(env, fsSettings); //基于EventTime进行处理 env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
Streaming应用创建1个输入流，但该输入流无输出逻辑时，则不会给它设置context。所以在序列化时报“NullPointerException”。 解决办法：应用中如果有无输出逻辑的输入流，则在代码中删除该输入流，或添加该输入流的相关输出逻辑。 父主题： Spark Streaming
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