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将“WordCount.jar”上传至“mrs-demo-data/program”目录下。 步骤3：创建并运行Flink作业 方式1：在控制台界面在线提交作业。 登录MRS管理控制台，单击MRS集群名称，进入集群详情页面。 在集群详情页的“概览”页签，单击“IAM用户同步”右侧的“同步”进行IAM用户同步。
当用户在HDFS上执行写操作时，出现“Failed to place enough replicas:expected…”信息。 原因分析 DataNode的数据接收器不可用。 此时DataNode会有如下日志： 2016-03-17 18:51:44,721 | WARN | org.apache.hadoop
anager提交任务，查询Application运行状态等。 ResourceManager(RM) 负责集群中所有资源的统一管理和分配。接收来自各个节点（NodeManager）的资源汇报信息，并根据收集的资源按照一定的策略分配给各个应用程序。 NodeManager(NM)
登录华为云管理控制台，在“控制台”页面，鼠标移动至右上方的用户名，在下拉列表中选择“我的凭证”。 单击“访问密钥”页签，单击“新增访问密钥”，输入验证码或密码。单击“确定”，生成并下载访问密钥。 在.csv文件中获取创建Catalog所需的AWS_ACCESS_KEY、AWS_SECRET_KEY参数值，对应关系为：
订阅以及通知功能，能够实现一站式集成多种推送通知方式（短信和邮件通知）。通过配置作业消息通知可以实现您在作业执行成功或作业执行失败时能立即接收到通知。 登录管理控制台。 单击“服务列表”选择“管理与监管 > 消息通知服务”，进入消息通知服务页面。 创建主题并向主题中添加订阅，具体请参考配置MRS集群告警事件消息通知。
org/documentation.html。 接收器调优 Streaming中已有多种数据源的接收器，例如Kafka、Flume、MQTT、ZeroMQ等，其中Kafka的接收器类型最多，也是最成熟一套接收器。 Kafka包括三种模式的接收器API： KafkaReceiver：直接接收Kafka数据，进程异常后，可能出现数据丢失。
org/documentation.html。 接收器调优 Streaming中已有多种数据源的接收器，例如Kafka、Flume、MQTT、ZeroMQ等，其中Kafka的接收器类型最多，也是最成熟一套接收器。 Kafka包括三种模式的接收器API： KafkaReceiver：直接接收Kafka数据，进程异常后，可能出现数据丢失。
org/documentation.html。 接收器调优 Streaming中已有多种数据源的接收器，例如Kafka、Flume、MQTT、ZeroMQ等，其中Kafka的接收器类型最多，也是最成熟一套接收器。 Kafka包括三种模式的接收器API： KafkaReceiver：直接接收Kafka数据，进程异常后，可能出现数据丢失。
内容。 数据规划 Flink样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户），并从Kafka组件接收数据。 确保集群安装完成，包括HDFS、Yarn、Flink和Kafka。 创建Topic。 在服务端配置用户创建topic的权限。 将K
内容。 数据规划 Flink样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户），并从Kafka组件接收数据。 确保集群安装完成，包括HDFS、Yarn、Flink和Kafka。 创建Topic。 创建topic的命令格式： bin/kafka-topics
内容。 数据规划 Flink样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户），并从Kafka组件接收数据。 确保集群安装完成，包括HDFS、Yarn、Flink和Kafka。 创建Topic。 创建topic的命令格式： bin/kafka-topics
内容。 数据规划 Flink样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户），并从Kafka组件接收数据。 确保集群安装完成，包括HDFS、Yarn、Flink和Kafka。 创建Topic。 在服务端配置用户创建topic的权限。 将K
Kafka作为一个消息发布-订阅系统，为整个大数据平台多个子系统之间数据的传递提供了高速数据流转方式。 Kafka可以实时接受来自外部的消息，并提供给在线以及离线业务进行处理。 Kafka与其他组件的具体的关系如下图所示： 图1 与其他组件关系 父主题： Kafka
由于Kafka配置的限制，导致Spark Streaming应用运行失败 问题 使用运行的Spark Streaming任务回写Kafka时，Kafka上接收不到回写的数据，且Kafka日志报错信息如下： 2016-03-02 17:46:19,017 | INFO | [kafka-network-thread-21005-1]
由于Kafka配置的限制，导致Spark Streaming应用运行失败 问题 使用运行的Spark Streaming任务回写Kafka时，Kafka上接收不到回写的数据，且Kafka日志报错信息如下： 2016-03-02 17:46:19,017 | INFO | [kafka-network-thread-21005-1]
由于Kafka配置的限制，导致Spark Streaming应用运行失败 问题 使用运行的Spark Streaming任务回写Kafka时，Kafka上接收不到回写的数据，且Kafka日志报错信息如下： 2016-03-02 17:46:19,017 | INFO | [kafka-network-thread-21005-1]
由于kafka配置的限制，导致Spark Streaming应用运行失败 问题 使用运行的Spark Streaming任务回写kafka时，kafka上接收不到回写的数据，且kafka日志报错信息如下： 2016-03-02 17:46:19,017 | INFO | [kafka-network-thread-21005-1]
由于Kafka配置的限制，导致Spark Streaming应用运行失败 问题 使用运行的Spark Streaming任务回写Kafka时，Kafka上接收不到回写的数据，且Kafka日志报错信息如下： 2016-03-02 17:46:19,017 | INFO | [kafka-network-thread-21005-1]
配置Flink对接Kafka安全认证 Flink样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户），并从Kafka组件接收数据。 确保集群安装完成，包括HDFS、Yarn、Flink和Kafka。 创建Topic。 用户使用Linux命令行创建topic，执行
在以上场景中，为使HMaster更早完成恢复任务，建议增加以下配置参数，否则Master将退出导致整个恢复进程被更大程度地延迟。 增加namespace表在线等待超时周期，保证Master有足够的时间协调RegionServer workers split任务，避免一次次重复相同的任务。 “hbase
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