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检查工程conf目录下“producer.properties”中配置的“bootstrap.servers”配置值中访问的IP和端口是否正确： 如果IP与Kafka集群部署的业务IP不一致，那么需要修改为当前集群正确的IP地址。 如果配置中的端口为21007（Kafka安全模式端口），那么修改
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：
配置Oozie应用安全认证 场景说明 在安全集群环境下，各个组件之间的相互通信不能够简单地互通，而需要在通信之前进行相互认证，以确保通信的安全性。 用户在开发Oozie应用程序时，某些场景下需要Oozie与Hadoop、Hive等之间进行通信。那么Oozie应用程序中需要写入安全
SConsole WebUI”后的链接，进入HSConsole界面。 单击“数据源”，在数据源列表中可以查看数据源名称、数据源描述、数据源类型和创建时间等信息，在“操作”列下也可以编辑和删除数据源。 HetuEngine服务在安装时已经将共部署的Hive数据源默认实现对接，数据源名称为“hive”，不可删除。
Loader常见问题 使用IE浏览器配置Loader作业时无法保存数据 将Oracle数据库中的数据导入HDFS时各连接器的区别 SQLServer全数据类型导入HDFS数据跳过 Loader作业导入大量数据至HDFS时报错 sftp-connector连接器相关作业运行失败 父主题：
永久函数。具体操作如下： 以Hive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客户端安装目录 例如安装目录为“/opt/client”，则执行以下命令： cd /opt/client 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env
Hive支持ZSTD压缩格式 ZSTD（全称为Zstandard）是一种开源的无损数据压缩算法，其压缩性能和压缩比均优于当前Hadoop支持的其他压缩格式，本特性使得Hive支持ZSTD压缩格式的表。Hive支持基于ZSTD压缩的存储格式有常见的ORC、RCFile、TextFile、JsonFile
在“主页”选择所需要操作的集群的图表区的右上角，选择一个时间范围获取监控数据，例如“1周”。 默认为实时数据，无法导出。单击可以自定义监控数据时间范围。 在图表区的右上角，单击，在弹出菜单中选择“导出” 导出指定监控项数据 在“主页”选择所需要操作的集群的图表区任意一个监控报表窗格的右上角，单击。
Storm应用开发简介 简介 Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理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
永久函数。具体操作如下： 以Hive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客户端安装目录 例如安装目录为“/opt/client”，则执行以下命令： cd /opt/client 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env
如果在消息处理过程中有节点、进程等出现异常，提供重新部署该处理单元的能力。 可靠的消息保证 支持At-Least Once、At-Most Once、Exactly Once的数据处理模式。 安全机制 提供基于Kerberos的认证以及可插拔的授权机制，提供支持SSL的Storm UI以及Log Vi
Storm应用开发简介 简介 Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理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
IoTDB常用配置参数 操作场景 IoTDB通过多副本的部署架构实现了集群的高可用，每个Region（DataRegion和SchemaRegion）默认具有3个副本，也可配置3个以上。当某节点故障时，Region副本的其他主机节点上的副本可替代工作，保证服务能正常运行，提高集群的稳定性。
节点的随机分配，提供了一定程度的负载均衡能力，但其故障检测能力不足，而且在扩缩容时，需要客户端感知集群节点变化，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
Spark访问Yarn，Spark访问HDFS的RPC通道。 Mapreduce访问Yarn，Mapreduce访问HDFS的RPC通道。 HBase访问HDFS的RPC通道。 说明： 用户可在HDFS组件的配置界面中设置该参数的值，设置后全局生效，即Hadoop中各模块的RPC通道的加密属性全部生效。 对RPC的加密方式，有如下三种取值：
基于简化使用的角度，针对大数据量的表，可以通过采用Bucket索引来避免状态后端的复杂调优。 如果Bucket索引+分区表的模式无法平衡Bueckt桶过大的问题，还是可以继续采用Flink状态索引，按照规范去优化对应的配置参数即可。 建议 基于Flink的流式写入的表，在数据量超
Spark访问Yarn，Spark访问HDFS的RPC通道。 Mapreduce访问Yarn，Mapreduce访问HDFS的RPC通道。 HBase访问HDFS的RPC通道。 说明： 用户可在HDFS组件的配置界面中设置该参数的值，设置后全局生效，即Hadoop中各模块的RPC通道的加密属性全部生效。 对RPC的加密方式，有如下三种取值：
Hive支持ZSTD压缩格式 ZSTD（全称为Zstandard）是一种开源的无损数据压缩算法，其压缩性能和压缩比均优于当前Hadoop支持的其他压缩格式，本特性使得Hive支持ZSTD压缩格式的表。Hive支持基于ZSTD压缩的存储格式有常见的ORC，RCFile，TextFile，JsonFile
安装Flink客户端 Flink使用Windows环境进行开发，运行环境则建议部署在Linux环境下，MRS客户端不支持安装在Windows环境。您可以执行如下操作完成客户端的配置。 操作步骤 安装Flink客户端。 确认服务端Flink组件已经安装。 下载Flink客户端程序。
配置MapReduce应用安全认证 场景说明 在安全集群环境下，各个组件之间的相互通信不能够简单的互通，而需要在通信之前进行相互认证，以确保通信的安全性。 用户在提交MapReduce应用程序时，需要与Yarn、HDFS等之间进行通信。那么提交MapReduce的应用程序中需要写
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