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如果一个task中有算子链（Chained operators），将会将算子链上第一个算子的ID分配给该task。给算子链上的中间算子手动分配ID是不可能的。例如：在链（Chain）[a->b->c]中，只能给a手动分配ID，b和c不能分配。如果用户想给b和c分配ID，用户必须手动建
CServer在启动的时候，会启动一个sparkSQL的应用程序，而通过JDBC连接进来的客户端共同分享这个sparkSQL应用程序的资源，也就是说不同的用户之间可以共享数据。JDBCServer启动时还会开启一个侦听器，等待JDBC客户端的连接和提交查询。所以，在配置JDBCS
CServer在启动的时候，会启动一个sparkSQL的应用程序，而通过JDBC连接进来的客户端共同分享这个sparkSQL应用程序的资源，也就是说不同的用户之间可以共享数据。JDBCServer启动时还会开启一个侦听器，等待JDBC客户端的连接和提交查询。所以，在配置JDBCS
165:21005 2h 1h req 10000000 show 5m click 5m 此命令将在kafka上创建3个topic：req、show、click，在2h内生成1千万条请求事件数据，请求事件的时间取值范围为{当前时间-1h 至 当前时间}，并为每条请求事件随机生成
不能包含;|&><'$特殊字符，可为空。 注意： 用户输入带有敏感信息（如登录密码）的参数时，可通过在参数名前添加“@”的方式为该参数值加密，以防止敏感信息被明文形式持久化。 在MRS管理控制台查看作业信息时，敏感信息会显示为“*”。 例如：username=testuser @password=用户密码
并重启Flume进程。 查看告警列表中该告警是否已清除。 是，处理完毕。 否，执行23。 收集故障信息。 在FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”框中勾选待操作集群的“Flume”。 单击右上角的时间编辑按钮，设置日志收集的“开始时间
流程定时执行的时间间隔 start 定时流程任务启动时间 end 定时流程任务终止时间 workflowAppUri Workflow流程任务在HDFS上的存放路径 resourceManager MapReduce ResourceManager地址 queueName 任务处理时使用的MapReduce队列名
165:21005 2h 1h req 10000000 show 5m click 5m 此命令将在kafka上创建3个topic：req、show、click，在2h内生成1千万条请求事件数据，请求事件的时间取值范围为{当前时间-1h 至 当前时间}，并为每条请求事件随机生成
流程定时执行的时间间隔 start 定时流程任务启动时间 end 定时流程任务终止时间 workflowAppUri Workflow流程任务在HDFS上的存放路径 resourceManager MapReduce ResourceManager地址 queueName 任务处理时使用的MapReduce队列名
生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上（文件上传的路径需要和生成的jar包路径一致）。
FlinkServer作业重启策略介绍 Flink支持不同的重启策略，以在发生故障时控制作业是否重启以及如何重启。如果不指定重启策略，集群会使用默认的重启策略。用户也可以在提交作业时指定一个重启策略，可参考如何创建FlinkServer作业在作业开发界面配置（MRS 3.1.0及以后版本）。 重启
SparkStreaming批量写入HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用streamBulkPut接口将流数据写入Hbase表中。 数据规划 在客户端执行hbase shell进入HBase命令行。 在HBase命令执行下面的命令创建HBase表：
在Flink WebUI和Linux中调测Flink应用 操作场景 IoTDB应用程序支持在安装了Flink客户端的Linux环境和安装了Flink WebUI的环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的环境中运行。 前提条件 集群已安装Flink组件，并且添加了FlinkServer实例。
SUCCESS”，表示编译成功，如下图所示。编译成功后将会在样例工程的target下生成含有“-with-dependencies”字段的Jar包。 在Windows或Linux上创建一个目录作为运行目录，如“D:\hive-rest-client-example”（Windows环境）或“/opt/hi
Broker会自动感知消息是否重复，继而避免数据重复。需要注意的是，这个特性只能保证单分区上的幂等性，即一个幂等性Producer能够保证某个主题的一个分区内不出现重复消息；只能实现单会话上的幂等性，这里的会话指的是Producer进程的一次运行，即重启Producer进程后，幂等性不保证。
Broker会自动感知消息是否重复，继而避免数据重复。需要注意的是，这个特性只能保证单分区上的幂等性，即一个幂等性Producer能够保证某个主题的一个分区内不出现重复消息；只能实现单会话上的幂等性，这里的会话指的是Producer进程的一次运行，即重启Producer进程后，幂等性不保证。
成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上（文件上传的路径需要和生成的jar包路径一致）。
SparkStreaming批量写入HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用streamBulkPut接口将流数据写入Hbase表中。 数据规划 在客户端执行hbase shell进入HBase命令行。 在HBase命令执行下面的命令创建HBase表：
景选择对应的样例。 在安全模式下，获取“src\flink-examples”下的样例工程flink-examples-security。 在普通模式下，获取“src\flink-examples”下的样例工程flink-examples-normal。 在导入样例工程之前，IntelliJ
SUCCESS”，表示编译成功，如下图所示。编译成功后将会在样例工程的target下生成含有“-with-dependencies”字段的Jar包。 在Windows或Linux上创建一个目录作为运行目录，如“D:\hive-rest-client-example”（Windows环境）或“/opt/hi
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