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Flux开发指引 操作场景 本章节只适用于MRS产品中Storm组件使用Flux框架提交和部署拓扑的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 Flux框架是Storm 0.10.0版本提供的提高拓扑部署易用性的框架。通过Flux框架，用户可以使用yaml文件来定义和部署拓扑，并且最终通过storm
、“F~H”、“H~+∞”分为五个Region。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“HBaseSample”类的testMultiSplit方法中。 public void testMultiSplit() {
、“F~H”、“H~+∞”分为五个Region。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“HBaseSample”类的testMultiSplit方法中。 public void testMultiSplit() {
log TezUI进程的运行日志 tezui-omm-<日期>-gc.log.<编号> TezUI进程的GC日志 prestartDetail.log TezUI启动前的工作日志 check-serviceDetail.log TezUI服务启动是否成功的检查日志 postinstallDetail
Manager的告警信息、Manager审计信息以及所有服务的审计信息到指定的存储位置。 备份支持使用SFTP协议或FTP协议，FTP协议未加密数据可能存在安全风险，建议使用SFTP。 本章节适用于MRS 3.x及以后版本。 以omm用户登录主管理节点。 用户只需在主管理节点执行
DataNode磁盘空间使用率超过阈值的处理步骤处理告警。 查看本告警是否恢复。 是，操作结束。 否，执行9。 收集故障信息。 在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”中勾选待操作集群的“Hive”。 单击右上角的设置日志收集的“开始时间”和“结
* 用户自己生成的Token的TOKENID */ token.append("username=\"PPVz2cxuQC-okwJVZnFKFg\"").append(LINE_SEPARATOR); /** * 用户自己生成的Token的HMAC */ token
连接数的百分之八十）时产生该告警。 连接数小于阈值时，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 可自动清除 13001 严重 是 告警参数 参数名称 参数含义 ServiceName 产生告警的服务名称。 RoleName 产生告警的角色名称。 HostName 产生告警的主机名。
告警参数 参数名称 参数含义 ServiceName 产生告警的服务名称。 RoleName 产生告警的角色名称。 HostName 产生告警的主机名。 对系统的影响 GC时间超出阈值，会影响JDBCServer进程运行的性能，甚至造成JDBCServer进程不可用。 可能原因 该
hbase(main):001:0> 您可以在命令行运行模式中运行help命令获取HBase的命令参数的帮助信息。 注意事项 count命令不支持条件统计，仅支持全表统计。 获取HBase replication指标的命令 通过Shell命令“status”可以获取到所有需要的指标。 查看replication
Kafka输入源。 如果提交应用的同时开启Kafka后进先出和流控功能，对于B段时间进入Kafka的数据，将不启动流控功能，以确保读取这些数据的任务调度优先级最低。应用重新启动后C段时间的任务启用流控功能。 配置描述 在Spark Driver端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。
Kafka输入源。 若提交应用的同时开启Kafka后进先出和流控功能，对于B段时间进入Kafka的数据，将不启动流控功能，以确保读取这些数据的任务调度优先级最低。应用重新启动后C段时间的任务启用流控功能。 配置描述 在Spark Driver端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。
CarbonData首查优化工具 工具介绍 CarbonData 的首次查询较慢，对于实时性要求较高的节点可能会造成一定的时延。 本工具主要提供以下功能： 对查询时延要求较高的表进行首次查询预热。 工具使用 下载安装客户端，例如安装目录为“/opt/client”。进入 目录“/
HetuEngine应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1所示： 图1 HetuEngine应用程序开发流程 表1 HetuEngine应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解HetuEngine的基本概念，了解场景需求等。 HetuEngine应用开发简介
toLong)) //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir) //获取kafka使用的topic列表。 val topicArr
文件压缩可以减少储存文件的空间，并且提高数据从磁盘读取和网络传输的速度。HDFS有Gzip和Snappy这两种默认压缩格式。本章节为HDFS新增加的压缩格式LZC（Lempel-Ziv Compression）提供配置方法。这种压缩格式增强了Hadoop压缩能力。有关Snappy的详细信息，请参阅http://code
通过调整Storm参数设置，可以提升特定业务场景下Storm的性能。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 修改服务配置参数，请参考修改集群服务配置参数。 拓扑调优 当需要提升Storm数据量处理性能时，可以通过拓扑调优的操作提高效率。建议在可靠性要求不高的场景下进行优化。 表1 调优参数 配置参数
hadoop.hbase.client.Admin的modifyTable方法修改表信息。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“HBaseSample”类的testModifyTable方法中 public void testModifyTable()
Spark Structured Streaming样例程序（Java） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com
Spark跨源复杂数据的SQL查询优化 场景描述 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临以下困境：数据源种类繁多，数据集结构化混合，相关数据存放分散等，这就导致了跨源复杂查询因传输效率低，耗时长。 当前开源Spark在跨源查询时，
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