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安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml。 262144 Client 数据节点从HDFS客户端接收数据包，然后将数据包里的数据单线程写入磁盘。当磁盘处于并发写入状态时，增加数据包的大小可以减少磁盘寻道时间，从而提升IO性能。 dfs.c
在本工程中，假定某个Flink业务每秒就会收到1个消息记录，启动Producer应用向Kafka发送数据，然后启动Consumer应用从Kafka接收数据，对数据内容进行处理后并打印输出。 FlinkKafkaScalaExample FlinkPipelineJavaExample Flink
Sink需要用户根据自己开发的代码来进行配置，下述常用配置不再展示。 常用Source配置 Avro Source Avro Source监测Avro端口，接收外部Avro客户端数据并放入配置的Channel中。常用配置如下表所示： 表1 Avro Source常用配置 参数 默认值 描述 channels
sparksecurity-examples/SparkStreamingKafka010JavaExample Spark Streaming从Kafka接收数据并进行统计分析的Java/Scala示例程序。 本工程应用程序实时累加计算Kafka中的流数据，统计每个单词的记录总数。 sparks
xxx:21005,xxx.xxx.xxx.xxx:21005,xxx.xxx.xxx.xxx:21005 mytopic 10 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DataStreamReader。 进行分类统计。 计算结果，并进行打印。 运行前置操作 安全模式下Spark
xxx:21005,xxx.xxx.xxx.xxx:21005,xxx.xxx.xxx.xxx:21005 mytopic 10 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DataStreamReader。 进行分类统计。 计算结果，并进行打印。 运行前置操作 安全模式下Spark
权限名 允许的操作 示例 java.net.SocketPermission 主机名:端口：指定主机和端口 *：所有地址和端口 accept：接收 listen：侦听 connect：连接 resolve：解析 允许实现所有套接字操作： permission java.net.SocketPermission
KafkaWordCountProducer {BrokerList} {Topic} {messagesPerSec} {wordsPerMessage} 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DataStreamReader。 对单词记录进行分类统计。 计算结果，并进行打印。 运行前置操作 安全模式下Spark
}，为每条展示事件随机生成0-5条点击事件，点击事件的时间取值范围为{展示事件时间 至展示事件时间+5m } 开发思路 使用Structured Streaming接收Kafka中数据，生成请求流、展示流、点击流。 对请求流、展示流、点击流的数据进行关联查询。 统计结果写入kafka。 应用中监控流处理任务的状态。
}，为每条展示事件随机生成0-5条点击事件，点击事件的时间取值范围为{展示事件时间 至展示事件时间+5m } 开发思路 使用Structured Streaming接收Kafka中数据，生成请求流、展示流、点击流。 对请求流、展示流、点击流的数据进行关联查询。 统计结果写入kafka。 应用中监控流处理任务的状态。
“-l”：可选参数，表示日志目录，默认值为“/var/log/Bigdata”。 “-e”：可选参数，表示Flume实例的业务IP地址，主要用于接收客户端上报的监控指标信息。 “-n”：可选参数，表示自定义的Flume客户端的名称。 IBM的JDK不支持“-Xloggc”，需要修改“flume/conf/flume-env
本地snapshot 将在本地集群中创建的表做一个快照，是一个空快照（刚创建的表没有数据），用于在Backend上产生对应的快照目录，接收从远端仓库下载的快照文件。 下载快照 远端仓库中的快照文件，会被下载到对应的生成的快照目录中，由各个Backend并发完成。 生效快照 快
/dbroker/apache_hdfs_broker.log DBroker进程的运行日志 审计日志 fe.audit.log 审计日志，记录FE接收的所有SQL请求 日志级别 Doris提供了如表2所示的日志级别。 运行日志的级别优先级从高到低分别是FATAL、ERROR、WARN、I
请求拒绝相关参数调整 参数名称 参数描述 调整策略 hbase.ipc.max.request.size RegionServer单个请求最大值，当接收到的请求超过此阈值时，会直接丢弃此请求。默认值为256MB。 当应用侧多次重试失败，RegionServer侧日志中出现“RPC data
brokers); // 通过brokers和topics直接创建kafka stream // 1.接收Kafka中数据，生成相应DStream JavaDStream<String> lines = KafkaUtils.c
KafkaWordCountProducer {BrokerList} {Topic} {messagesPerSec} {wordsPerMessage} 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DataStreamReader。 对单词记录进行分类统计。 计算结果，并进行打印。 运行前置操作 安全模式下Spark
read-process-write模式：将消息消费和生产封装在一个事务中，形成一个原子操作。在一个流式处理的应用中，常常一个服务需要从上游接收消息，然后经过处理后送达到下游，这就对应着消息的消费和生产。 二次开发代码样例如下： // 初始化配置,开启事务特性 Properties
DNS解析时长 TCP临时端口使用率 主机网络数据包帧错误数 网络读信息 主机网络读包数 主机网络读包丢包数 主机网络读包错误数 主机网络接收速率 磁盘 主机磁盘写速率 主机磁盘已使用大小 主机磁盘未使用大小 主机磁盘读速率 主机磁盘使用率 内存 未使用内存 缓存内存大小 内核缓存的内存总量
read-process-write模式：将消息消费和生产封装在一个事务中，形成一个原子操作。在一个流式处理的应用中，常常一个服务需要从上游接收消息，然后经过处理后送达到下游，这就对应着消息的消费和生产。 二次开发代码样例如下： // 初始化配置,开启事务特性 Properties
时间，如“5min”。 查看作业管理界面，作业状态为“运行中”。 参考管理Kafka Topic中的消息，执行以下命令查看Sink表中是否接收到数据，即5执行完成后查看Kafka topic是否正常写入数据。 sh kafka-console-consumer.sh --topic
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