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anager系统需要定义唯一的域名。跨Manager访问实际上就是用户跨域使用。 用户加密 配置跨Manager互信，当前Kerberos服务端仅支持并使用“aes256-cts-hmac-sha1-96:normal”和“aes128-cts-hmac-sha1-96:norm
本数据后生成相应的DataStream，然后筛选指定条件的数据，并获取结果。 向Kafka生产并消费数据程序 Flink向Kafka生产并消费数据的Java/Scala示例程序。在本工程中，假定某个Flink业务每秒就会收到1个消息记录，启动Producer应用向Kafka发送数
Spark Streaming样例工程的数据存储在Kafka组件中，向Kafka组件发送数据。 MRS服务提供了Spark服务多种场景下的样例开发工程，本章节对应示例场景的开发思路： 接收Kafka中数据，生成相应DStream。 对单词记录进行分类统计。 计算结果，并进行打印。 方案架构
zk.quorum：为访问ZooKeeper quorumpeer的地址，请修改为集群部署有FusionInsight ZooKeeper服务的IP地址。 访问开源 ZooKeeper 使用“testConnectApacheZk”连接开源ZooKeeper的代码，只需要将以下代码中的“xxx
Kafka常用配置参数 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 参数入口 请参考修改集群服务配置参数进入Kafka服务参数“全部配置”页面。 常用参数 表1 参数说明 配置参数 说明 缺省值 log.dirs Kafka数据存储目录列表，以逗号分隔多个目录。 %{@auto.detect
e设置权限。 ZooKeeper通过访问控制列表（ACL）来对znode进行访问控制。ZooKeeper客户端为znode指定ACL，ZooKeeper服务器根据ACL列表判定某个请求znode的客户端是否有对应操作的权限。ACL设置涉及如下四个方面。 查看ZooKeeper中znode的ACL。
启动HDFS和Yarn服务报错“Permission denied” 用户问题 启动HDFS和Yarn时报错。 问题现象 无法启动HDFS、Yarn服务组件，报错内容：/dev/null Permission denied。 原因分析 用户修改了虚机系统的“/dev/null”的权限值为775。
service.name 服务名。 Kafka集群运行，所使用的Kerberos用户名（需配置为kafka）。 key.serializer 消息Key值序列化类。 指定消息Key值序列化方式。 value.serializer 消息序列化类。 指定所发送消息的序列化方式。 表2 Producer重要接口函数
r_id}/hosts 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 cluster_id 是 String 参数解释： 集群ID。如果指定集群ID，则获取该集群做过补丁更新的最新版本元数据。获取方法，请参见获取集群ID。 约束限制： 不涉及 取值范围： 只能由英文字母、数字以
配置FlinkServer重启策略 概述 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。若不指定重启策略，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
omm:wheel，文件权限改为750。 进入Presto服务配置页面： MRS 1.8.10及之前版本，登录MRS Manager页面，具体请参见访问MRS Manager，然后选择“服务管理 > Presto > 服务配置”，单击“基础配置”下拉菜单，选择“全部配置”。 MRS
service.name 服务名。 Kafka集群运行，所使用的Kerberos用户名（需配置为kafka）。 key.serializer 消息Key值序列化类。 指定消息Key值序列化方式。 value.serializer 消息序列化类。 指定所发送消息的序列化方式。 表2 Producer重要接口函数
注意：在此处设定的输出结果序列的类型，决定了“transform”方法中“PointCollector”实际能够接收的数据类型。“setOutputDataType”中设定的输出类型和“PointCollector”实际能够接收的数据输出类型关系如下： 表4 “PointCollector”能接受到的数据类型与输出的对应关系
不能提交Hive相关作业 请检查是否存在Hive服务以及Hive服务是否正常 400 0169 Flink jobs cannot be submitted. 不能提交Flink作业 请检查是否存在Flink服务以及Flink服务是否正常 400 0170 Failed to collect
service.name 服务名。 Kafka集群运行，所使用的Kerberos用户名（需配置为kafka）。 key.serializer 消息Key值序列化类。 指定消息Key值序列化方式。 value.serializer 消息序列化类。 指定所发送消息的序列化方式。 表2 Producer重要接口函数
mytopic 10 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DataStreamReader。 进行分类统计。 计算结果，并进行打印。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包 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“ /opt”
service.name 服务名。 Kafka集群运行，所使用的Kerberos用户名（需配置为kafka）。 key.serializer 消息Key值序列化类。 指定消息Key值序列化方式。 value.serializer 消息序列化类。 指定所发送消息的序列化方式。 表2 Producer重要接口函数
{Topic} 启动Kafka的Producer，向Kafka发送数据。 {ClassPath}表示工程jar包的存放路径，详细路径由用户指定，可参考编包并运行Spark应用。 java -cp $SPARK_HOME/jars/*:$SPARK_HOME/jars/stream
mytopic 10 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DataStreamReader。 进行分类统计。 计算结果，并进行打印。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包 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“ /opt”
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“ /opt/female/” ）下。 运行任务 在运行样例程序时需要指定<brokers> <subscribe-type> <topic> <checkpointDir>。
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