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Job称为订阅者。 注册服务器 保存NettyServer的IP、端口以及NettySink的并发度信息的第三方存储器。 总体架构是一个三层结构，由外到里依次是： NettySink->NettyServer->NettyServerHandler NettySource->Ne
指定租户是否是一个叶子租户： 选择“叶子租户”：当前租户为叶子租户，不支持添加子租户。 选择“非叶子租户”：当前租户为非叶子租户，支持添加子租户，但租户层级不能超过5层。 计算资源 为当前租户选择动态计算资源。 选择“Yarn”时，系统自动在Yarn中以子租户名称创建任务队列。 如果是叶子租户，叶子租户可直接提交到任务队列中。
添加采集路径。 采集路径不能重复配置，即同一主机下的同一路径，即使跨日志组和日志流，也只能配置一次。 采集路径支持递归路径，**表示递归5层目录。 采集路径支持模糊匹配，匹配目录或文件名中的任何字符。 采集路径如果配置的是目录，示例：/var/logs/，则只采集目录下后缀为“.log”、“
在本地Windows环境中编包并运行Spark程序 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以在Windows环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在IDEA端的运行步骤是一样的。 Windows环境中目前只提供通过JDBC访问Spark SQL的程序样例代码的运行，其他样例代码暂不提供。
fd5f5b3d08628d83038a30302b611表示以jobID命名的第二次目录。 chk-X中"X"为checkpoint编号，第三层目录。 4f854bf4-ea54-4595-a9d9-9b9080779ffe表示checkpoint源文件。 Flink在集群模式下checkpoint将文件放到HDFS。
定义年龄/修改时间的条件。 <atime operator="gt"> 定义访问时间的条件。 对于手动迁移规则，不需要条件。 行为列表： 将存储策略设置为给定的数据层名称 迁移到其他文件夹 为文件设置新的副本数 删除文件 设置节点标签（NodeLabel） 表2 行为类型 行为类型 描述 所需参数 MARK
定义年龄/修改时间的条件。 <atime operator="gt"> 定义访问时间的条件。 对于手动迁移规则，不需要条件。 行为列表： 将存储策略设置为给定的数据层名称 迁移到其他文件夹 为文件设置新的副本数 删除文件 设置节点标签（NodeLabel） 表2 行为类型 行为类型 描述 所需参数 MARK
统计周期内网口的平均读吞吐率（MAC层）。 80% 网络写信息 写包错误率 统计采集周期内该主机上该网口的写包错误率。 0.5% 写包丢包率 统计采集周期内该主机上该网口的写包丢包率。 0.5% 写吞吐率 统计周期内网口的平均写吞吐率（MAC层）。 80% 进程 D状态进程总数 统计周期内主机上D状态进程数量。
在本地Windows环境中编包并运行Spark程序 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以在Windows环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在IDEA端的运行步骤是一样的。 Windows环境中目前只提供通过JDBC访问Spark SQL的程序样例代码的运行，其他样例代码暂不提供。
据冷热度，并标记出对应的存储策略后，并触发HDFS Auto Data Movement工具进行数据搬迁，调用HDFS冷热数据迁移工具并跨层迁移数据的行为操作。 SET_REPL：为文件设置新的副本数的行为操作。 MOVE_TO_FOLDER：将文件移动到目标文件夹的行为操作。
在Linux环境中编包并运行Spark程序 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar，只需将样例工程复制到编译机器上即可。
在Linux环境中编包并运行Spark程序 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar，只需将样例工程复制到编译机器上即可。
td state.backend.rocksdb.max_bytes_for_level_multiplier 10 Level1加相邻2层的数据量倍数因子 state.backend.rocksdb.hard-pending-compaction-bytes-limit 256GB
在本地Windows环境中调测Spark应用 在程序代码完成开发后，您可以在Windows环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在IDEA端的运行步骤是一样的。 Windows环境中目前只提供通过JDBC访问Spark SQL的程序样例代码的运行，其他样例代码暂不提供。
在Linux环境中调测Spark应用 在程序代码完成开发后，您可以上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar，只需将样例工程复制到编译机器上即可。
Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序开发思路 场景说明 假定某个业务Kafka每1秒就会收到1个单词记录。 基于某些业务要求，开发的Spark应用程序实现如下功能： 实时累加计算每个单词的记录总数。 “log1.txt”示例文件： LiuYang YuanJing
在Linux环境中调测Spark应用 在程序代码完成开发后，您可以上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar，只需将样例工程复制到编译机器上即可。
MRS支持华为自研鲲鹏服务器，充分利用鲲鹏多核高并发能力，提供芯片级的全栈自主优化能力，使用华为自研的操作系统EulerOS、华为JDK及数据加速层，充分释放硬件算力，为大数据计算提供高算力输出。在性能相当情况下，端到端的大数据解决方案成本下降30%。 MRS支持多种隔离模式及企业级的大数据多租户权限管理能力，安全性更高。
在本地Windows环境中调测Spark应用 在程序代码完成开发后，您可以在Windows环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在IDEA端的运行步骤是一样的。 Windows环境中目前只提供通过JDBC访问Spark SQL的程序样例代码的运行，其他样例代码暂不提供。
ClickHouse支持表级别的TTL表达式，允许您设置基于时间的规则，从而能够自动的在指定的磁盘或者卷之间移动数据，以实现了数据在不同的存储层之间的分层存储。 具体建表语句参考如下： CREATE TABLE example_table on cluster default_cluster
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