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ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(batchSize.toLong)) //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir)
export HIVE_OPTS=-Xmx1024M（具体数值请根据业务调整），并重新执行source 客户端目录/bigdata_env配置环境变量。 父主题： 使用Hive
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置相关配置，并开启checkpoint功能 env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置相关配置，并开启checkpoint功能 env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs
其中，<inputPath>指HDFS文件系统中input的路径。 运行Python样例程序 由于Python样例代码中未给出认证信息，请在执行应用程序时通过配置项“--keytab”和“--principal”指定认证信息。 bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode
ut_data1.txt，input_data2.txt到此目录，命令如下： 在HDFS客户端，执行如下命令获取安全认证。 cd {客户端安装目录} source bigdata_env kinit <用于认证的业务用户> 在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs
IP地址为IP1（若出现多个告警，则分别记录其中的IP地址为IP1，IP2，IP3等）。单击“服务管理 > LdapServer > 服务配置”，记录LdapServer的端口号为PORT(若告警定位信息中的IP地址为oms备节点IP地址，则端口号为默认端口21750)。 以om
MyRegistrator") val sc = new SparkContext(conf) // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 val hbConf = HBaseConfiguration
根据上述的业务场景进行功能开发，需要开发的功能如表4所示。 表4 在OpenTSDB中开发的功能 序号 步骤 代码实现 1 根据典型场景说明建立了数据模型 请参见配置OpenTSDB参数 2 写入指标数据 请参见写入OpenTSDB数据 3 根据指标项进行数据查询 请参见查询OpenTSDB数据 4 删除指定范围的数据
其中，<inputPath>指HDFS文件系统中input的路径。 运行Python样例程序 由于Python样例代码中未给出认证信息，请在执行应用程序时通过配置项“--keytab”和“--principal”指定认证信息。 bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置相关配置，并开启checkpoint功能 env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs
其中，<inputPath>指HDFS文件系统中input的路径。 运行Python样例程序 由于Python样例代码中未给出认证信息，请在执行应用程序时通过配置项“--keytab”和“--principal”指定认证信息。 bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode
识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 监控资源利用率，评估当前配置是否过高。例如：CPU、内存、云硬盘、带宽等资源的利用率。 监控闲置的资源，避免浪费。例如：未挂载的云硬盘、未绑定的EIP等。 计费模式优化
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置相关配置，并开启checkpoint功能 env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs
ython程序时要使用--jars把jar包加载到classpath中。 由于Python样例代码中未给出认证信息，请在执行应用程序时通过配置项“--keytab”和“--principal”指定认证信息。 bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode
请检查虚拟化环境提供的存储性能是否满足硬件要求，检查完毕之后执行5。 以root用户登录告警节点，执行df -h命令，查看输出内容是否包含“磁盘名”字段的值，用户密码为安装前用户自定义，请咨询系统管理员。 是，执行7。 否，执行6。 执行lsblk命令，是否可以查到“磁盘名”字段值与磁盘设备的映射关系。 是，执行7。
main()'”运行应用工程。 在HDFS任务运行过程中禁止重启HDFS服务，否则可能会导致任务失败。 在运行Colocation工程时，HDFS的配置项fs.defaultFS不能配置为viewfs://ClusterX。 查看调测结果 查看运行结果获取应用运行情况 HdfsExample Windows样例程序运行结果如下所示。
查看NameNode和DataNode之间的网络情况。 以root用户登录管理页面上存在且处于故障状态DataNode的业务平面IP节点，用户密码为安装前用户自定义，请咨询系统管理员，执行ping NameNode的IP地址命令以检查DataNode和NameNode之间的网络是否异常。 在FusionInsight
org/projects/flink/flink-docs-release-1.15。 DataStream Checkpoint 窗口 Job Pipeline 配置表 结构 Flink结构如图2所示。 图2 Flink结构 Flink整个系统包含三个部分： Client Flink Client主要给
Flink在当前版本中重点构建如下特性，其他特性继承开源社区，不做增强。 DataStream Checkpoint 窗口 Job Pipeline 配置表 架构 Flink架构如图2所示。 图2 Flink架构 Flink整个系统包含三个部分： Client Flink Client主要给
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