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配置Flink对接Kafka安全认证 Flink样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户），并从Kafka组件接收数据。 确保集群安装完成，包括HDFS、Yarn、Flink和Kafka。 创建Topic。 用户使用Linux命令行
配置HDFS文件目录标签策略（NodeLabel） 配置场景 用户需要通过数据特征灵活配置HDFS文件数据块的存储节点。通过设置HDFS目录/文件对应一个标签表达式，同时设置每个DataNode对应一个或多个标签，从而给文件的数据块存储指定了特定范围的DataNode。 当使用基
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ALM-14013 NameNode FsImage文件更新失败 告警解释 HDFS的元数据信息存储在NameNode数据目录（由配置项“dfs.namenode.name.dir”指定）中的FsImage文件中。备NameNode会周期将已有的FsImage和JournalNo
Flume业务配置指南 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 该操作指导用户完成Flume常用业务的配置。其他一些不太常用的Source、Channel、Sink的配置请参考Flume社区提供的用户手册（http://flume.apache.org/releases/1.9.0
ALM-12007 进程故障 告警解释 进程健康检查模块按5秒周期检测进程状态。当进程健康检查模块连续三次检测到进程连接状态为故障时，产生该告警。 当进程连接正常时，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 12007 重要 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群或系统名称。
Flume业务模型配置说明 业务模型配置指导 本任务旨在提供Flume常用模块的性能差异，用于指导用户进行合理的Flume业务配置，避免出现前端Source和后端Sink性能不匹配进而导致整体业务性能不达标的场景。 本任务只针对于单通道的场景进行比较说明。 Flume业务配置及模
YARN基本原理 为了实现一个Hadoop集群的集群共享、可伸缩性和可靠性，并消除早期MapReduce框架中的JobTracker性能瓶颈，开源社区引入了统一的资源管理框架YARN。 YARN是将JobTracker的两个主要功能（资源管理和作业调度/监控）分离，主要方法是创建
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
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
单击需要操作的集群名称，选择“更多 > 下载客户端”，弹出“下载集群客户端”信息提示框。 选择“完整客户端”，选择与待安装节点架构相匹配的平台类型，勾选“仅保存到如下路径”，单击“确定”开始生成客户端文件。 文件生成后默认保存在主管理节点“/tmp/FusionInsight-Client”。
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
Flink应用开发简介 组件介绍 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：
补丁基本信息说明 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS 3.2.0-LTS.1.10 发布时间 2024-10-30 解决的问题 解决Flume后台卸载客户端后，从Flume管理的页面上无法删除该客户端实例的问题。 解决Kafka时延监控转告警（Topic数量监控、分区数量监控、请求时延监控）的问题。
编译并运行Flink应用 在程序代码完成开发后，建议您上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Flink客户端的运行步骤是一样的。 基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行，只支持在Linux环境下运行。 操作步骤
配置ClickHouse对接普通模式Kafka 本章节适用于MRS 3.3.0-LTS及之后版本。 操作场景 本章节主要介绍ClickHouse连接普通模式的Kafka，消费Kafka的数据。 前提条件 已创建Kafka集群，且为普通模式（关闭Kerberos认证）。 已创建Cl
同步Kafka数据至ClickHouse 本章节指导用户通过创建Kafka引擎表将Kafka数据自动同步至ClickHouse集群。 前提条件 已创建Kafka集群。已安装Kafka客户端，详细可以参考安装客户端。 已创建ClickHouse集群，并且ClickHouse集群和K
配置ClickHouse通过Kerberos认证对接Kafka 本章节适用于MRS 3.3.0-LTS及之后版本。 操作场景 本章节介绍ClickHouse通过Kerberos认证的方式连接Kafka，消费Kafka的数据。 前提条件 已创建Kafka集群，且为安全模式（开启Kerberos认证）。
同步Kafka数据至ClickHouse 您可以通过创建Kafka引擎表将Kafka数据自动同步至ClickHouse集群，具体操作详见本章节描述。 前提条件 已创建Kafka集群。已安装Kafka客户端，详细可以参考安装客户端。 已创建ClickHouse集群，并且ClickH
配置ClickHouse通过用户密码对接Kafka 本章节适用于MRS 3.3.0-LTS及之后版本。 操作场景 本章节主要介绍ClickHouse通过用户名和密码的方式连接Kafka，消费Kafka的数据。 前提条件 已创建Kafka集群，且为安全模式（开启Kerberos认证）。
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