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0.9990 of total blocks 36293915. 打开Manager页面，查看NameNode的GC_OPTS参数配置如下： 图1 查看NameNode的GC_OPTS参数配置 NameNode内存配置和数据量对应关系参考表1。 表1 NameNode内存配置和数据量对应关系
auth.user：在Kibana中创建的具有1创建的索引的操作权限的用户密码及用户名，详细内容请参见使用Kibana创建用户并授权。 es.nodes：需要连接的IP，可登录CSS管理控制台，在集群列表的“内网访问地址”列即可查看对应集群的IP地址。 es.port：外部访问El
当不同的两个Manager系统下安全模式的集群需要互相访问对方的资源时，系统管理员可以设置互信的系统，使外部系统的用户可以在本系统中使用。 如果未配置跨集群互信，每个集群资源仅能被本集群用户访问。每个系统用户安全使用的范围定义为“域”，不同的Manager系统需要定义唯一的域名。
Flink应用开发简介 简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pi
Hive中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。 Hive结构 Hive为单实例的服务进程，提供服务的原理是将HQL编译解析成相应的MapReduce或者HDFS任务，图1为Hive的结构概图。 图1 Hive结构 表1 模块说明
CREATE TABLE创建表 INSERT INTO插入表数据 SELECT查询表数据 ALTER TABLE修改表结构 ALTER TABLE修改表数据 DESC查询表结构 DROP删除表 SHOW显示数据库和表信息 父主题： 使用ClickHouse
告警级别 是否自动清除 19000 紧急 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 对系统的影响 无法进行数据读写和创建表等操作。 可能原因 ZooKeeper服务异常。 HDFS服务异常。
Hive的持久化表，因此在Spark中允许三个层次的同名数据表。 查询的时候，Spark SQL优先查看是否有Spark的临时表，再查找当前DB的Hive临时表，最后查找当前DB的Hive持久化表。 图1 Spark表管理层次 当Session退出时，用户操作相关的临时表将自动删除。建议用户不要手动删除临时表。
INSERT INTO插入表数据 Delete轻量化删除表数据 SELECT查询表数据 ALTER TABLE修改表结构 ALTER TABLE修改表数据 DESC查询表结构 DROP删除表 SHOW显示数据库和表信息 Upsert数据写入 父主题： 使用ClickHouse
视RDD的元素为简单元素。 输入输出一对一，且结果RDD的分区结构不变，主要是map。 输入输出一对多，且结果RDD的分区结构不变，如flatMap（map后由一个元素变为一个包含多个元素的序列，然后展平为一个个的元素）。 输入输出一对一，但结果RDD的分区结构发生了变化，如
视RDD的元素为简单元素。 输入输出一对一，且结果RDD的分区结构不变，主要是map。 输入输出一对多，且结果RDD的分区结构不变，如flatMap（map后由一个元素变为一个包含多个元素的序列，然后展平为一个个的元素）。 输入输出一对一，但结果RDD的分区结构发生了变化，如
建立在Hadoop基础上的开源的数据仓库，提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据存储服务和基本的数据分析服务。 ZooKeeper 提供分布式、高可用性的协调服务能力。帮助系统避免单点故障，从而建立可靠的应用程序。 KrbServer 密钥的管理中心，负责票据的分发。
Hive的持久化表，因此在Spark中允许三个层次的同名数据表。 查询的时候，Spark SQL优先查看是否有Spark的临时表，再查找当前DB的Hive临时表，最后查找当前DB的Hive持久化表。 图1 Spark表管理层次 当Session退出时，用户操作相关的临时表将自动删除。建议用户不要手动删除临时表。
些元数据的备份与恢复功能。 DBService结构 DBService组件在集群中采用主备模式部署两个DBServer实例，每个DBServer实例包含三个模块：HA、Database和FloatIP。 其逻辑结构如图1所示。 图1 DBService结构 图1中各模块的说明如表1所示。
UserRecord数据结构的定义 case class UserRecord(name: String, sexy: String, shoppingTime: Int) // 构造继承AssignerWithPunctuatedWatermarks的类，用于设置eventTime以及waterMark
UserRecord数据结构的定义 case class UserRecord(name: String, sexy: String, shoppingTime: Int) // 构造继承AssignerWithPunctuatedWatermarks的类，用于设置eventTime以及waterMark
移。 Hive表有新增：请选择“作业管理”的“表/文件迁移”页签，在Hive迁移作业的“操作”列单击“编辑”，选择新增的数据表进行数据迁移。 Hive表有删除或已有表的数据结构有修改：请在目的端集群中手动删除对应表或手动更新变更的表结构。 父主题： 数据迁移
一次消息传递的基本单元。 Stream 流是一组（无穷）元素的集合，流上的每个元素都属于同一个schema；每个元素都和逻辑时间有关；即流包含了元组和时间的双重属性。流上的任何一个元素，都可以用Element<tuple,Time>的方式来表示，tuple是元组，包含了数据结构和数据内容，Time就是该数据的逻辑时间。
B分钟内多次点击，仅首次点击事件为有效点击。 基于此业务场景，模拟简单的数据结构如下： 广告请求事件 数据结构：adID^reqTime 广告展示事件 数据结构：adID^showID^showTime 广告点击事件 数据结构：adID^showID^clickTime 数据关联关系如下：
B分钟内多次点击，仅首次点击事件为有效点击。 基于此业务场景，模拟简单的数据结构如下： 广告请求事件 数据结构：adID^reqTime 广告展示事件 数据结构：adID^showID^showTime 广告点击事件 数据结构：adID^showID^clickTime 数据关联关系如下：
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