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Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序开发思路 场景说明 假定一个广告业务，存在广告请求事件、广告展示事件、广告点击事件，广告主需要实时统计有效的广告展示和广告点击数据。 已知： 终端用户每次请求一个广告后，会生成广告请求事件，保存到kafka的adRequest
配置Kafka数据均衡工具 操作场景 该任务指导管理员根据业务需求，在客户端中执行Kafka均衡工具来均衡Kafka集群的负载，一般用于节点的退服、入服以及负载均衡的场景。 前提条件 MRS集群管理员已明确业务需求，并准备一个Kafka管理员用户（属于kafkaadmin组，普通模式不需要）。
通过JDBC访问Spark SQL样例程序开发思路 场景说明 用户自定义JDBCServer的客户端，使用JDBC连接来进行表的创建、数据加载、查询和删除。 数据规划 将数据文件上传至HDFS中。 确保以多主实例模式启动了JDBCServer服务，并至少有一个实例可连接客户端。在
on 10-196-115-2 (694/153378) 单个任务运行时间超过6分钟，从而导致连接超时问题，最终使得任务失败。 将参数中的核数设置为1，“--executor-cores 1”，任务正常完成，单个任务处理时间在合理范围之内(15秒左右)。 16/02/29 02:24:46
println(s"Finished! Exit code is $exitCode") } 根据业务逻辑，开发对应的Spark应用程序。并设置用户编写的Spark应用程序的主类等常数。不同场景的示例请参考开发Spark应用。安全模式，建议按照安全要求，准备安全认证代码、业务应用代码及其相关配置。
val resultValue = hbase1Value.toInt + hbase2Value.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(qualifier)
println(s"Finished! Exit code is $exitCode") } 根据业务逻辑，开发对应的Spark应用程序。并设置用户编写的Spark应用程序的主类等常数。不同场景的示例请参考开发Spark应用。 如果您使用的安全模式，建议按照安全要求，准备安全认证代码、业务应用代码及其相关配置。
on 10-196-115-2 (694/153378) 单个任务运行时间超过6分钟，从而导致连接超时问题，最终使得任务失败。 将参数中的核数设置为1，“--executor-cores 1”，任务正常完成，单个任务处理时间在合理范围之内(15秒左右)。 16/02/29 02:24:46
MRS集群所在VPC部署了VPCEP后集群补丁安装失败 问题现象 通过MRS管理控制台为MRS集群在线安装补丁，补丁安装失败，报错日志信息中提示访问OBS 403无权限。 原因分析 用户集群所在VPC中，部署并配置了VPC终端节点（VPCEP）。相关的终端节点策略中，未允许MRS
开启Kerberos认证的MRS集群提交Flink作业报错 用户问题 用户在开启Kerberos认证的MRS集群中提交Flink作业报错。 问题现象 用户提交Flink样例程序./flink run /opt/client/Flink/flink/examples/streaming/WordCount
// 初始化用户自定义状态 public UDFState() { count = 0L; } // 设置用户自定义状态 public void setState(long count) { this.count = count;
使用Tableau访问MRS HetuEngine 应用场景 Tableau是一款商业智能工具软件，将可信的数据转化为可行的见解。借助直观的人工智能分析平台，帮助人们查看和理解数据并根据数据采取行动，让每一次决策都更加明智。 本章节以Tableau Desktop 2022.2版
Flink支持ignoreDelete特性。 Yarn NodeManager支持优雅退服。 Kafka支持数据加密。 Spark支持子查询字段不带聚合函数语法（设置spark.sql.legacy.correlated.scalar.query.enabled参数值为true）。 Spark支持视图表
导入并配置Oozie样例工程 操作场景 将下载的样例工程导入到Windows开发环境IDEA中即可开始样例学习。 前提条件 已按照准备本地应用开发环境章节准备好开发用户，例如developuser，并下载用户的认证凭据文件到本地。 用户需要具备Oozie的普通用户权限，HDFS访
配置Kafka数据均衡工具 操作场景 该任务指导管理员根据业务需求，在客户端中执行Kafka均衡工具来均衡Kafka集群的负载，一般用于节点的退服、入服以及负载均衡的场景。 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。3.x之前版本请参考均衡Kafka扩容节点后数据 前提条件 MR
其他： --创建视图 create view orders_by_date as select * from orders; --设置表的注释信息，可以通过设置注释信息为NULL来删除注释 COMMENT ON TABLE people IS 'master table'; --创建一个具有列名id、name的新表：
报的故障磁盘信息。 更换硬盘。 检查告警是否清除。 是，操作结束。 否，执行21。 收集故障信息 在MRS Manager界面，选择“系统设置 > 日志导出” 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除 此告警修复后，系统会自动清除此告警，无需手工清除。 参考信息 相关参数获取方法如下：
使用ZooKeeper客户端 ZooKeeper是一个开源的，高可靠的，分布式一致性协调服务。ZooKeeper设计目标是用来解决那些复杂，易出错的分布式系统难以保证数据一致性的。不必开发专门的协同应用，十分适合高可用服务保持数据一致性。 背景信息 在使用客户端前，除主管理节点以
计费样例 计费场景 某用户于2023/03/18 15:30:00购买了一个按需计费的MRS普通版分析集群，规格配置如下： master_node_default_group节点组（简称Master节点组）： 节点个数：3 节点规格：c6.2xlarge.2（8vCPUs，16GB）
SQL作业，作业类型选择“流作业”。在作业开发界面进行如下作业配置，并启动作业。需勾选“基础参数”中的“开启CheckPoint”，“时间间隔（ms）”可设置为“60000”，“模式”可使用默认值。 如果当前MRS集群为安全模式，执行以下操作： create table kafkasource(
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