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Flink应用开发流程介绍 Flink应用程序开发流程 Flink开发流程参考如下步骤: 图1 Flink应用程序开发流程 表1 Flink应用开发的流程说明 阶段 说明 参考章节 了解基本概念 在开始开发应用前,需要了解Flink的基本概念。 基本概念 准备开发和运行环境 Flink
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ALM-16009 Map数超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测执行的HQL的Map数是否超过阈值,超过阈值发出告警。系统默认的平滑次数为3次,默认阈值为5000。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 16009 重要 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称
使用Loader从SFTP服务器导入数据到HDFS/OBS 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从SFTP服务器导入到HDFS/OBS。 前提条件 创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业执行时操作的HDFS/OBS目录和数据。 获取
使用Loader从关系型数据库导入数据到HDFS/OBS 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从关系型数据库导入到HDFS/OBS。 前提条件 创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业执行时操作的HDFS/OBS目录和数据。 获取关系型数据库使用的用户和密码
下载MRS客户端 登录MRS Manager,请参考登录MRS Manager。 选择“服务管理”。 单击“下载客户端”。 在“客户端类型”选择“完整客户端”。 在“下载路径”选择“远端主机”。 将“主机IP”设置为新申请的弹性云服务器的IP地址,设置“主机端口”为“22”,并将“
ClickHouse应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如ClickHouse应用程序开发流程和表1所示。 图1 ClickHouse应用程序开发流程 表1 ClickHouse应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 准备开发环境 在进行应用开发前,需首先准备开发环境,ClickHouse
缩容Task节点失败 问题现象 在MRS 2.x集群详情页面调整集群Task节点,将Task节点调整成0个,最终缩容失败,提示如下: This operation is not allowed because the number of instances of NodeManager
Flink常用配置参数 配置文件说明 Flink所有的配置参数都可以在客户端侧进行配置,建议用户直接修改客户端的“flink-conf.yaml”配置文件进行配置,如果通过Manager界面修改Flink服务参数,配置完成之后需要重新下载安装客户端: 配置文件路径:客户端安装路径/
Spark REST API接口介绍 功能简介 Spark的REST API以JSON格式展现Web UI的一些指标,提供用户一种更简单的方法去创建新的展示和监控的工具,并且支持查询正在运行的app和已经结束的app的相关信息。开源的Spark REST接口支持对Jobs、Stages
Spark客户端使用实践 本章节提供从零开始使用Spark2x提交spark应用程序,包括Spark Core及Spark SQL。其中,Spark Core为Spark的内核模块,主要负责任务的执行,用于编写spark应用程序;Spark SQL为执行SQL的模块。 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本
Flink开启Checkpoint样例程序(Java) 功能介绍 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量,并做到状态严格一致性。 代码样例 快照数据 该数据在算子制作快照时用于保存到目前为止算子记录的数据条数。 import java.io.Seriablizale;
Flink开启Checkpoint样例程序(Scala) 功能介绍 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量,并做到状态严格一致性。 代码样例 发送数据形式 case class SEvent(id: Long, name: String, info: String, count
Flink开启Checkpoint样例程序(Scala) 功能介绍 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量,并做到状态严格一致性。 代码样例 发送数据形式 case class SEvent(id: Long, name: String, info: String, count
配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置场景 本章节操作适用于MRS 3.x及之后版本。 分布式缓存在两种情况下非常有用。 滚动升级 在升级过程中,应用程序必须保持文字内容(jar文件或配置文件)不变。而这些内容并非基于当前版本的Yarn,而是要基于其提交时的版本。一般情况下
Kafka数据消费概述 Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统,它提供了类似于JMS的特性,但在设计上完全不同,它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性,适用于离线和在线的消息消费,如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据(监控数据
在Linux环境中调测Hive JDBC样例程序 Hive JDBC应用程序支持在安装Hive客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后,您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 已安装Hive客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时,需要在客户端所在节点的
OpenTSDB应用开发常用概念 基本概念 data point:时间序列数据点,包括metric、timestamp、value和tag。表示某个metric在某个时间点的数值。 metric:指标项。例如,在系统监控中的CPU使用率、内存、IO等指标。 timestamp:UNIX
在Linux环境中调测Hive JDBC样例程序 Hive JDBC应用程序支持在安装Hive客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后,您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 已安装Hive客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时,需要在客户端所在节点的
添加HBase数据源 本章节指导用户在HSConsole界面添加HBase数据源。 添加HBase数据源前提条件 数据源所在集群域名与HetuEngine集群域名不能相同。 数据源所在集群与HetuEngine集群节点网络互通。 在HetuEngine所在集群的所有节点的“/etc