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最大并发数：根据界面要求设置日志收集时的最大节点并发数量。（MRS 3.3.0及之后版本支持该参数） 单击右上角的设置日志的起始收集时间“开始时间”和“结束时间”。 单击“下载”完成日志下载。 下载的日志压缩包中会包括对应开始时间和结束时间的拓扑信息，方便查看与定位。 拓扑文件以“topo_<拓扑结构变化时间点>
其中，user，password和host分别表示MySQL的用户名，密码和IP地址，这三个参数可以通过修改配置项配置也可以通过上述命令配置，kafkahost为流式集群的Core节点的IP地址。 命令中如果携带认证密码信息可能存在安全风险，在执行命令前建议关闭系统的history命令记录功能，避免信息泄露。
Controller是Manager的控制中心，负责汇聚来自集群中所有节点的信息，统一向MRS集群管理员展示，以及负责接收来自MRS集群管理员的操作指令，并且依据操作指令所影响的范围，向集群的所有相关节点同步信息。 Manager的控制进程，负责各种管理动作的执行： Web Service将各种管
当集群数据量达到一定规模后，JVM的默认配置将无法满足集群的业务需求，轻则集群变慢，重则集群服务不可用。所以需要根据实际的业务情况进行合理的JVM参数配置，提高集群性能。 操作步骤 参数入口： HBase角色相关的JVM参数需要配置在安装有HBase服务的节点的“${BIGDATA_HO
执行以下命令连接ZooKeeper。 zkCli.sh -server ZooKeeper所在节点的IP:端口 ZooKeeper所在节点的IP即为1中查到的结果，多个IP之间以逗号间隔。 使用ls /等常用的命令查看ZooKeeper上的信息。 父主题： 使用ZooKeeper
Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。
问题现象 MRS服务在集群的Master1和Master2节点上部署了manager-executor进程，该进程主要用于将管控面对集群的操作进行封装，比如作业的提交、心跳上报、部分告警信息上报、集群创扩缩等操作。当客户从MRS管控面提交作业，随着任务量的增大或者任务并发较高，有可
企业客户的云上资源管理、人员管理、权限管理、财务管理等综合管理服务。区别于管理控制台独立操控、配置云产品的方式，企业管理控制台以面向企业资源管理为出发点，帮助企业以公司、部门、项目等分级管理方式实现企业云上的人员、资源、权限、财务的管理。 MRS支持已开通企业项目服务的用户在创建
--kafka_topic=Maxwell 其中，user，password和host分别表示MySQL的用户名，密码和IP地址，这三个参数可以通过修改配置项配置也可以通过上述命令配置，kafkahost为流式集群的Core节点的IP地址。 显示类似如下信息，表示Maxwell启动成功。 Success
联系集群管理员增加各用户的句柄数。该配置为操作系统的配置，并非HBase或者HDFS的配置。建议集群管理员根据HBase和HDFS的业务量及各操作系统用户的权限进行句柄数设置。如果某一个用户需对业务量很大的HDFS进行很频繁且很多的操作，则为此用户设置较大的句柄数，避免出现以上错误。 使用ro
通过Metastore对数据库及表和视图进行增删改查等操作。 如果使用IE浏览器访问Hue界面来执行HQL，由于浏览器存在的功能问题，将导致执行失败。建议使用兼容的浏览器，例如Google Chrome浏览器。 MapReduce：查看集群中正在执行和已经完成的MR任务，包括它们的状态、起始结束时间、运行日志等。
Kafka和HDFS。 支持同一个作业定义多个FlinkSQL，多个指标合并在一个作业计算。当一个作业是相同主键、相同的输入和输出时，该作业支持多个窗口的计算。 支持AVG、SUM、COUNT、MAX和MIN统计方法。 Flink SQL可视化定义 集群连接管理，配置Kafka、HDFS等服务所属的集群信息。
/etc/hosts，获取hosts文件中的IP与hostname映射关系。 在本地Windows的“C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts”中，配置3中获取的映射关系，并将所有Master节点的IP修改为对应节点绑定的弹性公网IP。 将MRS集群中的“/opt/cli
MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并行运算。在Ma
联系集群管理员增加各用户的句柄数。该配置为操作系统的配置，并非HBase或者HDFS的配置。建议集群管理员根据HBase和HDFS的业务量及各操作系统用户的权限进行句柄数设置。如果某一个用户需对业务量很大的HDFS进行很频繁且很多的操作，则为此用户设置较大的句柄数，避免出现以上错误。 使用ro
MRS提供标准的云上弹性大数据集群，目前可安装部署包括Hadoop、Spark等大数据组件。当前标准的云上大数据集群不能满足所有用户需求，例如如下几种场景： 通用的操作系统配置不能满足实际数据处理需求，例如需调大系统最大连接数。 需要安装自身业务所需的软件工具或运行环境，例如需安装Gradle、业务需要依赖R语言包。
时需修改密码。（普通模式不涉及） 使用HDFS客户端 安装客户端，详细操作请参考使用MRS客户端。 以客户端安装用户，登录安装客户端的节点。 执行以下命令，切换到客户端安装目录。 cd /opt/client 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env 如果
群节点变化，易用性不佳。 针对上述风险，MRS服务提供了基于弹性负载均衡ELB的部署架构图1。基于ELB的部署架构，可以将用户访问流量自动均匀分发到多台后端节点，扩展系统对外的服务能力，实现更高水平的应用容错。当其中一台ClickHouse后端节点发生故障时，ELB通过故障转移方式正常对外提供服务。
重启策略也可以通过Flink的配置文件“客户端安装目录/Flink/flink/conf/flink-conf.yaml”中的参数“restart-strategy”指定，为全局配置，还可以在应用代码中动态指定，会覆盖全局配置，重启策略包括失败率（failure-rate）和两种默认策略，默认策略为如下：
Flume是一个高可用、高可靠，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方（可定制）的能力。其中Flume-NG是Flume的一个分支，其特点是明显简单，体积更小，更容易部署，其最基本的架构如下图所示：
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