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该样例代码只存在于mrs-sample-project-1.6.0.zip中 // 参数解析: //<groupId> 消费者的group.id. //<brokers> broker的IP和端口. //<topic> kafka的topic.
使用OfflineMetaRepair工具重新构建元数据后HMaster启动失败 问题 为什么在使用OfflineMetaRepair工具重新构建元数据后，HMaster启动的时候会等待namespace表分配超时，最后启动失败？ 且HMaster将输出下列FATAL消息表示中止：
使用OfflineMetaRepair工具重新构建元数据后HMaster启动失败 问题 为什么在使用OfflineMetaRepair工具重新构建元数据后，HMaster启动的时候会等待namespace表分配超时，最后启动失败？ 且HMaster将输出下列FATAL消息表示中止：
事务最大超时时间，如果客户端的请求时间超过该值，则Broker将在InitProducerIdRequest中返回一个错误。这样可以防止客户端超时时间过长，而导致消费者无法接收topic。 user.group.cache.timeout.sec 指定缓存中保存用户对应组信息的时间。单位：秒。 300 缓
Kafka Transaction特性 特性说明：Kafka在0.11版本中，引入了事务特性，Kafka事务特性指的是一系列的生产者生产消息和消费者提交偏移量的操作在一个事务中，或者说是一个原子操作，生产消息和提交偏移量同时成功或者失败，此特性提供的是read committed隔离级
事务最大超时时间，如果客户端的请求时间超过该值，则Broker将在InitProducerIdRequest中返回一个错误。这样可以防止客户端超时时间过长，而导致消费者无法接收topic。 user.group.cache.timeout.sec 指定缓存中保存用户对应组信息的时间。单位：秒。 300 缓
ental工具来批量加载用户数据。当前提供了HIndexImportTsv来支持加载用户数据的同时可以完成对索引数据的批量加载。HIndexImportTsv继承了HBase批量加载数据工具ImportTsv的所有功能。此外，若在执行HIndexImportTsv工具之前未建表，
c消费数据，将统计结果以Key-Value的形式输出。 方案架构 生产者（Producer）将消息发布到Kafka主题（Topic）上，消费者（Consumer）订阅这些主题并消费这些消息。 在Kafka集群上一个服务器称为一个Broker。对于每一个主题，Kafka集群保留一个
数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。 生产者（Producer）将消息发布到Kafka主题（Topic）上，消费者（Consumer）订阅这些主题并消费这些消息。在Kafka集群上一个服务器称为一个Broker。对于每一个主题，Kafka集群保留一个用
安全集群使用HiBench工具运行sparkbench获取不到realm 问题 运行HiBench6的sparkbench任务，如Wordcount，任务执行失败。 “bench.log”中显示Yarn任务执行失败。 登录Yarn WebUI，查看对应application的失败信息，显示如下：
ental工具来批量加载用户数据。当前提供了HIndexImportTsv来支持加载用户数据的同时可以完成对索引数据的批量加载。HIndexImportTsv继承了HBase批量加载数据工具ImportTsv的所有功能。此外，如果在执行HIndexImportTsv工具之前未建表
OpenTSDB提供了客户端工具，可以直接调用相关命令对OpenTSDB进行操作。客户端工具同开源社区版本保持一致，请参见https://opentsdb.net/docs/build/html/user_guide/cli/index.html。 客户端工具使用方法： 登录任意一个Master节点。
main(LoadIncrementalHFiles.java:1333) 回答 如果LoadIncrementalHFiles工具依赖的Client在集群内安装，且和DataNode在相同的节点上，在工具执行过程中HDFS会创建短路读提高性能。短路读依赖“/var/run/FusionInsight-HDFS”目录(“dfs
main(LoadIncrementalHFiles.java:1333) 回答 如果LoadIncrementalHFiles工具依赖的Client在集群内安装，且和DataNode在相同的节点上，在工具执行过程中HDFS会创建短路读提高性能。短路读依赖“/var/run/FusionInsight-HDFS”目录(“dfs
例如客户端安装目录为“/opt/client”。 步骤2：准备应用程序 通过开源镜像站获取样例工程。 下载样例工程的Maven工程源码和配置文件，并在本地配置好相关开发工具，可参考通过开源镜像站获取样例工程。 根据集群版本选择对应的分支，下载并获取MRS相关样例工程。 例如本章节场景对应示例为“SparkSt
本地环境使用开发工具下载依赖的jar包前，需要确认以下信息。 确认本地环境网络正常。 打开浏览器访问：华为提供开源镜像站（网址为https://mirrors.huaweicloud.com/），查看网站是否能正常访问。如果访问异常，请先开通本地网络。 确认当前开发工具是否开启代理。
Flink向Kafka生产并消费数据应用开发思路 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。Flink向Kafka组件发送数据（需要
使用Kafka生产消费数据 操作场景 用户可以通过MRS集群客户端完成Kafka Topic的创建、查询、删除等操作，也可以通过登录KafkaUI查看当前集群的消费信息。 前提条件 使用Kafka客户端时：已安装客户端，例如安装目录为“/opt/client”，以下操作的客户端目录只是举例，请根据实际安装目录修改。
Kafka Consumer消费数据丢失 问题背景与现象 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
离线数据可以从数据湖加载，也可以直接加载本地文件。从数据湖加载可以使用工具CDM，在没有CDM工具时，可以直接使用外表加载、BrokerLoad的方式。本地文件加载则使用Doris自带的StreamLoad工具。 图1 离线数据加载 操作流程 步骤1：创建MRS Hive集群并配置
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