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Kafka样例程序开发思路 场景说明 Kafka是一个分布式消息系统，在此系统上您可以做一些消息的发布和订阅操作，假定用户要开发一个Producer，让其每秒向Kafka集群某Topic发送一条消息，另外还需要实现一个Consumer，订阅该Topic，实时消费该类消息。 开发思路
自定义Flink log4j日志输出级别不生效 用户问题 MRS 3.1.0集群自定义Flink log4j日志级别不生效。 问题现象 在使用MRS 3.1.0集群Flink数据分析时，将“$Flink_HOME/conf”目录下的“log4j.properties”文件中日志级别修改为INFO级别日志。
lNodes的权限，这会有效防止其他NameNode的Active状态，使得切换安全进行。 关于HDFS高可用性方案的更多信息，可参考如下链接： MRS 3.2.0之前版本：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-project-d
应的代价。 这个代价是基于现实时间（wall time），而非CPU的相关时间。 对每一个计划节点，都可以看到额外的统计信息，例如每个节点实例的输入平均值，哈希碰撞（hash collisions）的平均次数。这些统计信息对于分析一条SQL语句中的数据异常情况（skewness数据倾斜，abnormal
创建CarbonData Table的建议 操作场景 本章节根据超过50个测试用例总结得出建议，帮助用户创建拥有更高查询性能的CarbonData表。 表1 CarbonData表中的列 Column name Data type Cardinality Attribution msname
提供了Java、Python两种不同语言的样例工程，还提供了从建表、数据加载到数据查询的样例工程。 开发Hive应用 运行程序及结果查看 指导用户将开发好的程序编译提交运行并查看结果。 调测Hive应用 父主题： Hive开发指南（安全模式）
Jar作业提交SQL样例程序开发思路 场景说明 当作业的SQL语句修改频繁时，可使用Flink Jar的方式提交Flink SQL语句，以减少用户工作量。 本场景适用于MRS 3.2.1及以后版本。 开发思路 使用当前样例提交并执行指定的SQL语句，多个语句之间使用分号分隔。 父主题：
restart功能： 参考修改集群服务配置参数进入Yarn服务参数“全部配置”界面，在搜索框中“yarn.resourcemanager.work-preserving-recovery.enabled”，设置参数值为“true”。保存配置后，在业务低峰期重启Yarn配置过期的实例。 父主题： MapReduce常见问题
restart功能： 参考修改集群服务配置参数进入Yarn服务参数“全部配置”界面，在搜索框中“yarn.resourcemanager.work-preserving-recovery.enabled”，设置参数值为“true”。保存配置后，在业务低峰期重启Yarn配置过期的实例。 父主题： MapReduce常见问题
rmat、OutputFormat） MapReduce框架根据用户指定的InputFormat切割数据集，读取数据并提供给map任务多条键值对进行处理，决定并行启动的map任务数目。MapReduce框架根据用户指定的OutputFormat，把生成的键值对输出为特定格式的数据。
赋Consumer权限命令，由管理员用户操作。 bin/kafka-acls.sh --authorizer-properties zookeeper.connect=<ZooKeeper集群IP:2181/kafka > --add --allow-principal User:<用户名> --consumer
赋Consumer权限命令，由管理员用户操作。 bin/kafka-acls.sh --authorizer-properties zookeeper.connect=<ZooKeeper集群IP:2181/kafka > --add --allow-principal User:<用户名> --consumer
java_import(spark._jvm, 'com.huawei.bigdata.spark.examples.SparkHivetoHbase') # 创建类实例并调用方法 spark._jvm.SparkHivetoHbase().hivetohbase(spark._jsc) # 停止SparkSession
当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。。 object kafkaSessionization { def main(args: Array[String]): Unit = {
TBLPROPERTIES('SORT_COLUMNS'='column1') 在执行该命令后，新的导入会使用新的SORT_COLUMNS配置值。 用户可以根据查询的情况来调整SORT_COLUMNS，但是不会直接影响旧的数据。所以对历史的segments的查询性能不会受到影响，因为历史的
java_import(spark._jvm, 'com.huawei.bigdata.spark.examples.SparkHivetoHbase') # 创建类实例并调用方法 spark._jvm.SparkHivetoHbase().hivetohbase(spark._jsc) # 停止SparkSession
rmat，OutputFormat) MapReduce框架根据用户指定的InputFormat切割数据集，读取数据，并提供给map任务多条键值对进行处理，决定并行启动的map任务数目。MapReduce框架根据用户指定的OutputFormat，把生成的键值对输出为特定格式的数据。
个检查点恢复，保证数据仅被处理一次（Exactly Once）。 SavePoint Savepoint是指允许用户在持久化存储中保存某个checkpoint，以便用户可以暂停自己的任务进行升级。升级完后将任务状态设置为savepoint存储的状态开始恢复运行，保证数据处理的延续性。
赋Consumer权限命令，由管理员用户操作。 shkafka-acls.sh --authorizer-properties zookeeper.connect=<ZooKeeper集群IP:2181/kafka > --add --allow-principal User:<用户名> --consumer
赋Consumer权限命令，由管理员用户操作。 shkafka-acls.sh --authorizer-properties zookeeper.connect=<ZooKeeper集群IP:2181/kafka > --add --allow-principal User:<用户名> --consumer
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