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IoTDB基本原理 IoTDB（物联网数据库）是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 Apache IoTDB采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能。 IoTDB从存储上对时间序列进行排序，索引和chunk块存储，大大的提升时序数据的查询性能。通过Raft协议，
IoTDB是针对时间序列数据收集、存储与分析一体化的数据管理引擎。它具有体量轻、性能高、易使用的特点，支持对接Hadoop与Spark生态，适用于工业物联网应用中海量时间序列数据高速写入和复杂分析查询的需求。 背景信息 假定某某集团旗下有3个生产线，每个生产线上有5台设备，传感器会实时采集这些
Kafka SimpleConsumer API使用样例 功能介绍 下面代码片段在com.huawei.bigdata.kafka.example.SimpleConsumerDemo类中，用于实现使用新SimpleConsumer API订阅Topic，并进行消息消费。（注意：SimpleConsumer
dir”的值，该值即为主NameNode的FsImage存储目录。 以root或omm用户登录主NameNode节点。 进入到FsImage存储目录，查看最近一个的FsImage的大小（单位为MB）。 cd 主NameNode存储目录/current du -m $(ls -t | grep "fsimage_[0-9]*$"
IoTDB是针对时间序列数据收集、存储与分析一体化的数据管理引擎。它具有体量轻、性能高、易使用的特点，支持对接Hadoop与Spark生态，适用于工业物联网应用中海量时间序列数据高速写入和复杂分析查询的需求。 本文档内容仅适用于MRS 3.2.0及之后版本。 常用概念 以电力场景为例，说明如何在IoTDB中创建一个正确的数据模型。
IoTDB是针对时间序列数据收集、存储与分析一体化的数据管理引擎。它具有体量轻、性能高、易使用的特点，支持对接Hadoop与Spark生态，适用于工业物联网应用中海量时间序列数据高速写入和复杂分析查询的需求。 本文档内容仅适用于MRS 3.2.0及之后版本。 常用概念 以电力场景为例，说明如何在IoTDB中创建一个正确的数据模型。
动较长，甚至启动失败。 原因分析 备NameNode会周期性做合并editlog，生成fsimage文件的过程叫做checkpoint。备NameNode在新生成fsimage后，会将fsimage传递到主NameNode。 由于“备NameNode会周期性做合并editlog”
NameNode启动失败，MD5文件会损坏。通过移除损坏的fsimage，然后启动Standby NameNode，可以修复此问题。Standby NameNode会加载先前的fsimage并重现所有的edits。 修复步骤： 移除损坏的fsimage。 rm -rf ${BIGDATA_DA
NameNode启动失败，MD5文件会损坏。通过移除损坏的fsimage，然后启动Standby NameNode，可以修复此问题。Standby NameNode会加载先前的fsimage并重现所有的edits。 修复步骤： 移除损坏的fsimage。 rm -rf ${BIGDATA_DA
消费的offset，避免每次重启拓扑后都从头开始消费？ 回答 旧插件storm-kafka中的KafkaSpout使用的是Kafka的“SimpleConsumer”接口，需要自主管理offset，KafkaSpout中根据用户定义的字段将Topic中每个Patition的off
安全加密通道是HDFS中RPC通信的一种加密协议，当用户调用RPC时，用户的login name会通过RPC头部传递给RPC，之后RPC使用Simple Authentication and Security Layer（SASL）确定一个权限协议（支持Kerberos和DIGEST
安全加密通道是HDFS中RPC通信的一种加密协议，当用户调用RPC时，用户的login name会通过RPC头部传递给RPC，之后RPC使用Simple Authentication and Security Layer（SASL）确定一个权限协议（支持Kerberos和DIGEST
kinit命令中使用。 普通模式（不启用Kerberos认证） 普通模式集群，MRS集群各组件使用原生开源的认证机制，一般为Simple认证方式。而Simple认证，在客户端连接服务端的过程中，默认以客户端执行用户（例如操作系统用户“root”等）自动完成认证，管理员或业务用户不
addSource(new WriteIntoKafka.SimpleStringGenerator) val producer = new FlinkKafkaProducer[String](paraTool.get("topic"), new SimpleStringSchema, paraTool
addSource(new WriteIntoKafka.SimpleStringGenerator) val producer = new FlinkKafkaProducer[String](paraTool.get("topic"), new SimpleStringSchema, paraTool
则导出的作业包括宏定义。导入作业时默认也导入宏定义。 时间宏dataformat中的第一个参数的日期格式定义可参考“java.text.SimpleDateFormat.java”中的定义，但需要遵循目标系统的约束，例如HDFS/OBS目录不支持特殊符号等。 Loader宏定义
则导出的作业包括宏定义。导入作业时默认也导入宏定义。 时间宏dataformat中的第一个参数的日期格式定义可参考“java.text.SimpleDateFormat.java”中的定义，但需要遵循目标系统的约束，例如HDFS/OBS目录不支持特殊符号等。 Loader宏定义
LAP（Online Analytical Processing）场景。 向量化执行引擎 ClickHouse利用CPU的SIMD指令实现了向量化执行。SIMD的全称是Single Instruction Multiple Data，即用单条指令操作多条数据，通过数据并行以提高性能的一种实现方式
组件认证方式一览表 服务 认证方式 IoTDB simple认证 CDL 无认证 ClickHouse simple认证 Flume 无认证 HBase WebUI：无认证 客户端：simple认证 HDFS WebUI：无认证 客户端：simple认证 HetuEngine WebUI：无认证
删除原生/管控表 Create table simple(id int, name string); Insert into simple values(1,'abc'),(2,'def'); select * from simple; id | name ----|------
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