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一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高
如何使用IDEA远程调试业务 问题 使用Storm客户端提交了业务之后，如何使用IDEA远程调试业务？ 回答 以调试WordCount程序为例，演示如何进行IDEA的远程调试： 登录FusionInsight Manager系统，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > S
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如何使用IDEA远程调试 问题 在Spark二次开发中如何使用IDEA远程调试？ 回答 以调试SparkPi程序为例，演示如何进行IDEA的远程调试： 打开工程，在菜单栏中选择“Run > Edit Configurations”。 在弹出的配置窗口中用鼠标左键单击左上角的号，在
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使用curl命令操作OpenTSDB 写入数据 例如，录入一个指标名称为testdata，时间戳为1524900185，值为true，标签为key，value的指标数据。 curl -ki -X POST -d '{"metric":"testdata", "timestamp":1524900185
国密算法：SM系列商密算法，同时兼容通用加密算法。 国际算法 标签 如果您需要使用同一标签标识多种云资源，即所有服务均可在标签输入框下拉选择同一标签，建议在标签管理服务（TMS）中创建预定义标签，然后为集群配置标签值，具体请参考添加MRS集群节点标签。 - 弹性伸缩 配置集群内Task节点组的弹
退订MRS服务后，在ECS中退订弹性云服务器时报异常如何处理？ 问题 退订MRS服务后，在ECS中退订弹性云服务器时报异常如何处理？ 回答 在使用的MRS集群中查询该弹性云服务器的ID确认没有使用。 在ECS控制台上找到需要退订的服务器单击“MRS使用中”将机器进行解锁。 再次单击“退订”。 若依
退订MRS集群后在ECS中退订弹性云服务器时报异常如何处理？ 问： 退订MRS集群后，在ECS中退订弹性云服务器时报异常如何处理？ 答： 在使用的MRS集群中查询该弹性云服务器的ID确认没有使用。 在ECS控制台上找到需要退订的服务器单击“MRS使用中”将机器进行解锁。 再次单击“退订”。 如果
macros标签 当前实例节点所在的分片和副本编号，可以用于区别不同的副本。 例如，上述配置对应host3节点实例，该实例所在分片编号shard为2，副本编号replica为1。 本章节详细描述了分片和副本信息的配置说明，具体ClickHouse集群副本之间如何进行数据同步，详见副本机制详细说明。
如何读取“__consumer_offsets”内部topic的内容 用户问题 Kafka如何将consumer消费的offset保存在内部topic“ __consumer_offsets”中？ 处理步骤 以客户端安装用户，登录安装Kafka客户端的节点。 切换到Kafka客户
ers/{cluster_id}/iam-sync-user 标签管理接口 集群操作默认标签 POST /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/tags/switch 查询默认标签状态 GET /v2/{project_id}/cluster
由于每个集群只有一个NameNode，如果NameNode所在机器发生故障，将导致HDFS集群无法使用，除非NameNode重启或者在另一台机器上启动。这在两个方面影响了HDFS的整体可用性： 当异常情况发生时，如机器崩溃，集群将不可用，除非重新启动NameNode。 计划性的维
回答 Tez WebUI跳转Yarn Logs界面时，目前是通过hostname进行访问，需要在Windows机器中配置hostname到IP地址的映射。 修改Windows机器的“C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts”文件，增加一行hostna
Tez WebUI跳转Yarn Logs界面时，目前是通过hostname进行访问，需要在windows机器，配置hostname到ip的映射。具体方法为： 修改windows机器C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts文件，增加一行hostname到ip的映射，例：10
集群管理类 如何查看所有MRS集群？ 如何查看MRS服务的操作日志信息？ 如何查看MRS集群配置信息？ 如何在MRS集群中手动添加组件？ 如何取消MRS集群风险告警的消息通知？ 为什么MRS集群显示的资源池内存小于实际集群内存？ MRS集群安装的Python版本是多少？ 如何上传本地文件到集群内节点？
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。 用户需保证worker和driver的Python版本一致，否则将报错："Python in worker has different
DataNode的容量计算出错如何处理 问题 当多个data.dir被配置在一个磁盘分区内，DataNode的容量计算将会出错。 回答 目前容量计算是基于磁盘的，类似于Linux里面的df命令。理想状态下，用户不会在同一个磁盘内配置多个data.dir，否则所有的数据都将写入一个磁盘，在性能上会有很大的影响。
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