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表1 调整自定义参数 参数名称 默认值 说明 state.backend.rocksdb.thread.num 2 4：开启SPINNING_DISK_OPTIMIZED_HIGH_MEM Flush线程数，增加线程数以快速将内存数据落盘 增加线程数的同时，需增加vcore的数量
表1 调整自定义参数 参数名称 默认值 说明 state.backend.rocksdb.thread.num 2 4：开启SPINNING_DISK_OPTIMIZED_HIGH_MEM Flush线程数，增加线程数以快速将内存数据落盘 增加线程数的同时，需增加vcore的数量
oracle-connector：Oracle数据库专用连接器，使用row_id作为分区列，相对generic-jdbc-connector来说，Map任务分区更均匀，并且不依赖分区列是否有创建索引。
/testzone 例如针对HDFS中的“/testzone”目录创建一个安全区，配置如下： 单击“Save”，等待安全区添加成功。
创建Topic。 {zkQuorum}表示ZooKeeper集群信息，格式为IP:port。
cd {客户端安装目录} kinit {用于认证的业务用户} 在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -mkdir /data（hdfs dfs命令有同样的作用），创建对应目录。
admin用户默认不具备其他组件的管理权限，如果访问组件原生界面时出现因权限不足而打不开页面或内容显示不全时，可手动创建具备对应组件管理权限的用户进行登录。 在HDFS WebUI，单击“Datanodes”页签，查看所有告警DataNode节点的Block数量。
10.5.208.5 --database testdb --port 9440 --secure --format_csv_delimiter="," --query="INSERT INTO testdb.csv_table FORMAT CSV" < /opt/data 数据表需提前创建好
state.backend.rocksdb.writebuffer.size 64MB buffer大小 推荐64MB-256MB state.backend.rocksdb.thread.num 2 4：开启SPINNING_DISK_OPTIMIZED_HIGH_MEM Flush线程数，增加线程数以快速将内存数据落盘
对系统的影响 可能造成主机上业务无法发起对外建立连接，业务中断。 可能原因 临时端口不满足当前业务需求。 系统环境异常。 处理步骤 扩大临时端口范围。 打开FusionInsight Manager页面，在实时告警列表中，单击此告警所在行的，获取告警所在主机IP地址。
- 当前一个Flink集群只支持一个用户，一个用户可以创建多个Flink集群。
已创建用户flume_hdfs并授权验证日志时操作的HDFS目录和数据。 操作步骤 在FusionInsight Manager管理界面，选择“系统 > 权限 > 用户”，选择用户flume_hdfs，选择“更多 > 下载认证凭据”下载Kerberos证书文件并保存在本地。
args: Array[String]): Unit = { val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment //设置job的并发度为2 env.setParallelism(2) //创建
args: Array[String]): Unit = { val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment //设置job的并发度为2 env.setParallelism(2) //创建
在样例工程“/src/storm-examples/storm-examples/lib”中获取如下jar包： storm-hbase-<version>.jar storm-autocreds-<version>.jar IntelliJ IDEA代码样例 创建Topology。
已创建用户flume_hdfs并授权验证日志时操作的HDFS目录和数据。 操作步骤 在FusionInsight Manager管理界面，选择“系统 > 权限 > 用户”，选择用户flume_hdfs，选择“更多 > 下载认证凭据”下载Kerberos证书文件并保存在本地。
org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") conf.set("spark.kryo.registrator", "com.huawei.bigdata.spark.examples.MyRegistrator") val sc = new SparkContext(conf) // 建立连接
"spark.kryo.registrator", "com.huawei.bigdata.spark.examples.MyRegistrator"); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); // 建立连接
"spark.kryo.registrator", "com.huawei.bigdata.spark.examples.MyRegistrator"); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); // 建立连接
org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") conf.set("spark.kryo.registrator", "com.huawei.bigdata.spark.examples.MyRegistrator") val sc = new SparkContext(conf) // 建立连接
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