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不同的IntelliJ IDEA不要使用相同的workspace和相同路径下的示例工程。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。 7-zip 用于解压“*.zip”和“*.rar”文件，支持7-zip 16.04版本。 准备运行环境 进行应用开发时，需
//添加NettySource算子，接收数据 env.addSource(new NettySource("NettySource-2", "TOPIC-2", zkRegisterServerHandler)) .map(x=>(2, new String(x)))//将接收到的字节数组转化成字符串
以root登录主OMS节点，进入客户端配置文件所在路径（默认为“/tmp/FusionInsight-Client/”），解压软件包后获取“Kafka/config”路径下的表1中相关配置文件。 例如客户端软件包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client.tar”，下
zkRegisterServerHandler = new ZookeeperRegisterServerHandler(); //添加NettySource算子，接收来自发布者的消息 env.addSource(new NettySource("NettySource-1", "TOPIC-2"
有失败处理的结果是一致的。 因此，Direct API消除了需要使用WAL和Receivers的情况，且确保每个Kafka记录仅被接收一次，这种接收更加高效。使得Spark Streaming和Kafka可以很好地整合在一起。总体来说，这些特性使得流处理管道拥有高容错性、高效性及易用性，因此推荐使用Direct
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（applicat
配置HetuEngine查询容错执行能力 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 HetuEngine查询容错执行能力介绍 当集群中的节点因网络、硬件或软件问题发生故障时，在故障节点上运行的所有查询任务都将丢失。这可能会严重影响集群生产力并造成资源浪费，尤其对于长时间运行的查询影响较大。Het
MRS可靠性增强 MRS在基于Apache Hadoop开源软件的基础上，在主要业务部件的可靠性、性能调优等方面进行了优化和提升。 系统可靠性 管理节点均实现HA Hadoop开源版本的数据、计算节点已经是按照分布式系统进行设计的，单节点故障不影响系统整体运行；而以集中模式运作的
若使用Open JDK，请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为Open JDK。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。 7-zip 用于解压“*.zip”和“*.rar”文件，支持7-Zip 16.04版本。 表2 Python开发环境 准备项
执行和写权限。 使用WinSCP工具，以客户端安装用户将压缩文件保存到客户端安装的目录，例如“/opt/hadoopclient”。 解压软件包。 例如下载的客户端文件为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client.tar”执行如下命令进入客户端所在目录，解压文件到本地目录。
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（applicat
不同的IntelliJ IDEA不要使用相同的workspace和相同路径下的示例工程。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。 准备开发用户 参考准备MRS应用开发用户进行操作，准备用于应用开发的集群用户并授予相应权限。 7-zip 用于解压“*.zip”和“*
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TB级别的数据集。 一个MapReduce作业（applica
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（applicat
即当客户端为一种模式的配置时，会导致在另一种模式下提交任务失败。 为避免出现如上情况，添加表1中的配置项，避免两种模式下来回切换参数，提升软件易用性。 YARN-Cluster模式下，优先使用新增配置项的值，即服务端路径和参数。 YARN-Client模式下，直接使用原有的三个配置项的值。
即当客户端为一种模式的配置时，会导致在另一种模式下提交任务失败。 为避免出现如上情况，添加表1中的配置项，避免两种模式下来回切换参数，提升软件易用性。 YARN-Cluster模式下，优先使用新增配置项的值，即服务端路径和参数。 YARN-Client模式下，直接使用原有的三个配置项的值。
磁盘类型为专属分布式存储的集群不允许克隆。 克隆时仅可以修改为更高集群版本，无法克隆创建历史版本集群。 在组件服务配置修改的参数和创建集群时选择的自定义软件配置的参数不会克隆到新集群。 资源池维度的弹性伸缩策略不支持克隆。 克隆集群时克隆作业： 未通过console平台或调用v2新增并执行作业接口提交的作业无法在克隆集群时克隆
MapReduce应用开发简介 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
createWordCountStream(final StreamsBuilder builder) { // 从 input-topic 接收输入记录 final KStream<String, String> source = builder.stream(INPUT_TOPIC_NAME);
LTS版本集群仅支持下载与Manager平台类型一致的客户端软件包。 x86_64：可以部署在X86平台的客户端软件包。 aarch64：可以部署在鲲鹏服务器的客户端软件包。 x86_64 仅保存到如下路径 指定客户端软件包在主OMS节点的存放路径。 勾选“仅保存到如下路径”：自定义客户端软件包在主OMS节点的存放路
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