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createWordCountStream(final StreamsBuilder builder) { // 从 input-topic 接收输入记录 final KStream<String, String> source = builder.stream(INPUT_TOPIC_NAME);
//添加NettySource算子，接收数据 env.addSource(new NettySource("NettySource-2", "TOPIC-2", zkRegisterServerHandler)) .map(x=>(2, new String(x)))//将接收到的字节数组转化成字符串
zkRegisterServerHandler = new ZookeeperRegisterServerHandler(); //添加NettySource算子，接收来自发布者的消息 env.addSource(new NettySource("NettySource-1", "TOPIC-2"
zkRegisterServerHandler = new ZookeeperRegisterServerHandler(); //添加NettySource算子，接收来自发布者的消息 env.addSource(new NettySource("NettySource-1", "TOPIC-2"
zkRegisterServerHandler = new ZookeeperRegisterServerHandler(); //添加NettySource算子，接收来自发布者的消息 env.addSource(new NettySource("NettySource-1", "TOPIC-2"
CDL常见问题 为什么CDL任务执行后Hudi中没有接收到数据 MySQL链路任务启动时如何从指定位置抓取数据 为什么在Ranger中删除用户权限后，该用户仍能够操作自己创建的任务 父主题： 使用CDL
//添加NettySource算子，接收数据 env.addSource(new NettySource("NettySource-2", "TOPIC-2", zkRegisterServerHandler)) .map(x=>(2, new String(x)))//将接收到的字节数组转化成字符串
zkRegisterServerHandler = new ZookeeperRegisterServerHandler(); //添加NettySource算子，接收来自发布者的消息 env.addSource(new NettySource("NettySource-1", "TOPIC-2"
有失败处理的结果是一致的。 因此，Direct API消除了需要使用WAL和Receivers的情况，且确保每个Kafka记录仅被接收一次，这种接收更加高效。使得Spark Streaming和Kafka可以很好地整合在一起。总体来说，这些特性使得流处理管道拥有高容错性、高效性及易用性，因此推荐使用Direct
"cat_id":"cat444","zw_test":"2021-09-08 09:08:01"} 输入完成后按回车发送消息。 执行以下命令查看Sink表中是否接收到数据，即Hive表是否正常写入数据。 beeline select * from user_behavior_hive_tbl; 场景二：Hive作为维表。
单击右上角的用户名，然后选择“我的凭证”。 系统跳转至“我的凭证”页面，单击“访问密钥”。 单击“新增访问密钥”申请新密钥，按照提示输入密码与验证码之后，浏览器自动下载一个“credentials.csv”文件，文件为csv格式，以英文逗号分隔，中间的为AK，最后一个为SK。 AK信息
保存提交数据，出现类似报错：Invalid query parameter jobgroup id. cause: [jobgroup]。 原因 IE 11浏览器的某些版本在接收到HTTP 307响应时，会将POST请求转化为GET请求，从而使得POST数据无法下发到服务端。 解决建议 使用Google Chrome浏览器。
保存提交数据，出现类似报错：Invalid query parameter jobgroup id. cause: [jobgroup]。 原因 IE 11浏览器的某些版本在接收到HTTP 307响应时，会将POST请求转化为GET请求，从而使得POST数据无法下发到服务端。 解决建议 使用Google Chrome浏览器。
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
支持定制传输前后准备工作。Flume支持定制脚本，指定在传输前或者传输后执行指定的脚本，用于执行准备工作。 管理客户端告警。Flume通过MonitorServer接收Flume客户端告警，并上报Manager告警管理中心。 父主题： Flume
当前请求发起方所属区域，只能包数字和下划线。 0755_01 接收超时时长(秒) 等待接收数据的超时时长(单位：秒)。 60 Task总超时时长(秒) 每个跨域Task执行的总超时时长(单位：秒)。 300 Worker节点使用Task数 每个Worker节点接收数据时使用的Task数量。 5 开启数据压缩
志并重新施加前面指定的操作，系统就得到了恢复。下面介绍了如何利用这样的概念保证接收到的数据的持久性。 Kafka数据源使用Receiver来接收数据，是Executor中的长运行任务，负责从数据源接收数据，并且在数据源支持时还负责确认收到数据的结果（收到的数据被保存在Execut
单击“访问密钥”页签，您可以在访问密钥列表中查看访问密钥ID（AK），在下载的.csv文件中查看秘密访问密钥（SK）. 若没有可用的访问密钥，需单击“新增访问密钥”，输入验证码或密码。单击“确定”，生成并下载访问密钥。 请及时下载保存，弹窗关闭后将无法再次获取该密钥信息，但您可重新创建新的密钥。 为了账号安全性，
内存计算，CQL的输出结果为数据流在某一时刻的计算结果。使用CQL，可以快速进行业务开发，并方便地将业务提交到Storm平台开启实时数据的接收、处理及结果输出；并可以在合适的时候中止业务。 高可用性 Nimbus HA机制，避免了开源Storm集群中Nimbus出现单点故障而导致
进入Kafka配置页面，参数类别选择全部配置，显示所有Kafka相关配置，在“搜索”中输入message.max.bytes进行检索。 MRS中Kafka服务端默认可以接收的消息最大为1000012 bytes =977 KB。 解决办法 与用户确认，当前Flume发送数据确实存在超过1M的消息。因此，为了确
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