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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。
} } } 编译并运行程序 在IntelliJ IDEA中，配置工程的Artifacts信息。 在IDEA主页面，选择“File > Project Structures...”进入“Project Structure”页面。 在“Project Structure”页
查看MRS集群静态资源 大数据管理平台支持通过静态服务资源池对没有运行在Yarn上的服务资源进行管理和隔离。系统支持基于时间的静态服务资源池自动调整策略，使集群在不同的时间段自动调整参数值，从而更有效地利用资源。 系统管理员可以在Manager查看静态服务池各个服务使用资源的监控指标结果，包含监控指标如下：
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
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
集群获取不到最新的临时AK/SK，存算分离场景下，可能导致访问OBS失败，引起组件业务无法正常处理。 可能原因 MRS集群meta角色状态异常。 集群绑定过委托且访问过OBS，但是已经解绑了，现在未绑定委托。 处理步骤 检查meta角色状态。 在集群的FusionInsight Manager页面，选择“运维
答： MRS集群内使用主流的大数据Hadoop，目前支持Hadoop 3.x版本，并且随集群演进更新版本。 同时MRS也支持用户将数据存储在OBS服务中，使用MRS集群仅作数据计算处理的存算分离模式。 更多信息MRS各版本支持的组件情况请参见MRS组件版本一览表。 父主题： 产品咨询类
url命令所支持的SSL协议在集群中已添加支持。若不支持，可对应修改集群中SSL协议。例如，若Curl仅支持TLSv1协议，修改方法如下。 登录MRS Manager页面，单击“服务管理 > HDFS > 服务配置”，在“参数类别”选择“全部配置”，在“搜索”框里搜索“hadoop
步骤3：添加HetuEngine数据源：在HSConsole WebUI页面添加HBase和IoTDB数据源。 步骤4：准备数据：创建用于查询的HBase、Hive和IoTDB表并插入数据。 步骤6：在HetuEngine客户端跨源查询表数据：在HetuEngine客户端查询表数据。
ZooKeeper是一个分布式、高可用性的协调服务。在大数据产品中主要提供两个功能： 帮助系统避免单点故障，建立可靠的应用程序。 提供分布式协作服务和维护配置信息。 ZooKeeper结构 ZooKeeper集群中的节点分为三种角色：Leader、Follower和Observer，其结构和相互关系如
MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把输入
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“$SPARK_HOME” ）下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上（文件上传的路径需要和生成的jar包路径一致）。
如果开启了HDFS联邦，HFile文件输出路径必须和需要导入数据的HBase在同一个NameService中。 例如：HDFS目录挂载情况如表3所示，如果HBase服务目录挂载在NS1上，则Spark Bulkload工具输出路径必须挂载在NS1上，因此，可以指定输出路径在“/tmpns1”目录下。 表3 HDFS目录挂载示例
成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$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）。
MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把输入
hstore.flusher.count memstore的flush线程数，在put高负载场景下可以适当调大。 2 hbase.regionserver.thread.compaction.small 小压缩线程数，在put高负载情况下可以适当调大。 10 hbase.hstore.blockingStoreFiles
hstore.flusher.count MemStore的flush线程数，在Put高负载场景下可以适当调大。 2 hbase.regionserver.thread.compaction.small 小压缩线程数，在Put高负载情况下可以适当调大。 10 hbase.hstore.blockingStoreFiles
-normal”。 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
ImportTSV是一个HBase的表数据加载工具。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 前提条件 在执行批量加载时需要通过“Dimporttsv.bulk.output”参数指定文件的输出路径。 操作步骤 参数入口：执行批量加载任务时，在BulkLoad命令行中加入如下参数。 表1 增强BulkLoad效率的配置项
例介绍请参见ClickHouse样例工程介绍。 在应用开发环境中，导入样例工程到IntelliJ IDEA开发环境。 在IDEA界面选择“File > New > Project from Existing Sources”。 在显示的“Select File or Directory
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