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在主NameNode节点上，系统每5分钟检测其上的FsImage文件的信息。如果在三个合并周期没有新的FsImage文件生成，则系统产生该告警。 当新的FsImage文件生成并成功推送到主NameNode，说明HDFS元数据合并功能恢复正常，告警自动恢复。
提供多种语言开发接口（Scala/Java/Python），并且提供几十种高度抽象算子，可以很方便构建分布式的数据处理应用。 结合SQL、Streaming等形成数据处理栈，提供一站式数据处理能力。
hdfs-c-example HDFS C语言开发代码样例。 本示例提供了基于C语言的HDFS文件系统连接、文件操作如创建文件、读写文件、追加文件、删除文件等。
JavaDStream<java.lang.String> textFileStream(java.lang.String directory) 入参directory为HDFS目录，该方法创建一个输入流检测可兼容Hadoop文件系统的新文件，并且读取为文本文件。
= client.ShowJobExeListNew(request) if err == nil { fmt.Printf("%+v\n", response) } else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的
JavaDStream<java.lang.String> textFileStream(java.lang.String directory) 入参directory为HDFS目录，该方法创建一个输入流检测可兼容Hadoop文件系统的新文件，并且读取为文本文件。
JavaDStream<java.lang.String> textFileStream(java.lang.String directory) 入参directory为HDFS目录，该方法创建一个输入流检测可兼容Hadoop文件系统的新文件，并且读取为文本文件。
清除时间 告警检测到已清除的时间。如果未清除，则显示为“--”。 来源 集群名称。 对象 触发告警的服务、进程或模块。 是否自动清除 能够在问题修复后自动清除告警。 告警状态 告警当前状态，包含自动清除、手动清除、未清除。 告警原因 告警可能的原因提示。
select * from x1 where deviceinformationid='1010'; 在执行数据查询操作后，如果查询结果中某一列的结果含有中文字等非英文字符，会导致查询结果中的列不能对齐，这是由于不同语言的字符在显示时所占的字宽不尽相同。
select * from x1 where deviceinformationid='1010'; 在执行数据查询操作后，如果查询结果中某一列的结果含有中文字等非英文字符，会导致查询结果中的列不能对齐，这是由于不同语言的字符在显示时所占的字宽不尽相同。
err := client.ShrinkCluster(request) if err == nil { fmt.Printf("%+v\n", response) } else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的
而MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并行运算。在MapReduce程序中计算的数据可以来自多个数据源，如Local FileSystem、HDFS、数据库等。最常用的是HDFS，可以利用HDFS的高吞吐性能读取大规模的数据进行计算。
{query-string} 尽管请求URI包含在请求消息头中，但大多数语言或框架都要求您从请求消息中单独传递它，所以在此单独强调。 URI-scheme：表示用于传输请求的协议，当前所有API均采用HTTPS协议。
/var/log/Bigdata/clickhouse/clickhouseServer/checkDisk.log ClickHouse磁盘检测日志文件路径。
提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 海量结构化数据分析汇总。
err := client.ExpandCluster(request) if err == nil { fmt.Printf("%+v\n", response) } else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的
丰富的时间语义 时间是流处理应用的重要组成部分，对于实时流处理应用来说，基于时间语义的窗口聚合、检测、匹配等运算是很常见的。Flink提供了丰富的时间语义。 Event-time：使用事件本身自带的时间戳进行计算，使乱序到达或延迟到达的事件处理变得更加简单。
而配置为-1时则关闭Container日志目录的磁盘容量检测功能。
而配置为-1时则关闭Container日志目录的磁盘容量检测功能。
图1 Hadoop数据迁移示意 方案优势 简单易用：免编程，向导式任务开发界面，通过简单配置几分钟即可完成迁移任务开发。 迁移效率高： 基于分布式计算框架进行数据任务执行和数据传输优化，并针对特定数据源写入做了专项优化，迁移效率高。
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