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将Kafka的Broker配置参数“allow.everyone.if.no.acl.found”的值修改为“true”。 启动Kafka的Producer，向Kafka发送数据。 {ClassPath}表示工程jar包的存放路径，详细路径由用户指定，可参考在Linux环境中编包并运行Spark程序章节中导出jar包的操作步骤。
RegionServer位置信息。 HBase Client连接到对应的用户表Region所在的RegionServer，并将数据操作命令发送给该RegionServer，RegionServer接收并执行该命令从而完成本次数据操作。 为了提升数据操作的效率，HBase Clie
将Kafka的Broker配置参数“allow.everyone.if.no.acl.found”的值修改为“true”。 启动Kafka的Producer，向Kafka发送数据。 {ClassPath}表示工程jar包的存放路径，详细路径由用户指定，可参考在Linux环境中调测Spark应用章节中导出jar包的操作步骤。
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。
参数配置并保存后，Flume客户端将自动加载“properties.properties”中配置的内容。当spoolDir生成新的日志文件，文件内容将发送到Kafka生产者，并支持Kafka消费者消费。 使用Flume客户端（MRS 3.x及之后版本） 普通集群不需要执行2-6。 安装Flume客户端。
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
properties 输入消息内容： 3,3333,"2021-09-10 14:00" 4,4444,"2021-09-10 14:01" 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HDFS目录是否正常写入文件。 hdfs dfs -ls -R /sql/parquet
在“服务”中勾选待操作集群的“Kafka”。 单击右上角的设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后10分钟，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除 此告警修复后，系统会自动清除此告警，无需手工清除。 参考信息 登录FusionInsight Manager，选择“集群
快速开发Flink应用 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：高并发pi
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”。
equest、sendHttpGetRequest、sendHttpPutRequest、sendHttpDeleteRequest方法，发送POST、GET、PUT、DELETE请求，执行登录认证、添加用户、查找用户、修改用户、删除用户的操作。 运行“ExportUsers”类，运行成功会有如下日志信息：
edits将会发送到备集群。 replication.source.nb.capacity 25000 edits最大数目，这是另一个触发HLog edits到备集群的条件。当主集群同步数据到备集群中时，主集群会从HLog中读取数据，此时会根据本参数配置的个数读取并发送。该参数与“replication
Flux开发指引 操作场景 本章节只适用于MRS产品中Storm组件使用Flux框架提交和部署拓扑的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 Flux框架是Storm 0.10.0版本提供的提高拓扑部署易用性的框架。通过Flux框架，用户可以使用yaml文件来定义和部署拓扑，并且最终通过storm
Storm Flux开发指引 操作场景 本章节只适用于MRS产品中Storm组件使用Flux框架提交和部署拓扑的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 Flux框架是Storm提供的提高拓扑部署易用性的框架。通过Flux框架，用户可以使用yaml文件来定义和部署拓扑，并且最终通过storm
Storm Flux开发指引 操作场景 本章节只适用于Storm组件使用Flux框架提交和部署拓扑的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 Flux框架是Storm提供的提高拓扑部署易用性的框架。通过Flux框架，用户可以使用yaml文件来定义和部署拓扑，并且最终通过storm
编译并调测Flink应用 操作场景 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。
配置HetuEngine资源组 资源组介绍 资源组机制从资源分配的角度控制实例的整体查询负载，并可以对查询实施排队策略。可以在一个计算实例资源下创建多个资源组，并且每个提交的查询将分配给一个特定的资源组执行。在资源组执行新查询之前，将检查当前资源组的资源负载是否超过实例分配给它的
sendReceiveBufferSize”：默认是系统缓冲区大小(cat /proc/sys/net/ipv4/tcp_[rw]mem) ，一般为4MB，表示netty的发送和接收的缓冲区大小。 “taskmanager.network.netty.transport”：默认为“nio”方式，表示netty的传
编译并调测Flink应用 操作场景 在程序代码完成开发后，编译jar包并上传至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相同的。 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。
AG调度、Stage划分、Task生成。 然后Spark会把应用的代码（传递给SparkContext的JAR或者Python定义的代码）发送到Executor上。 所有的Task执行完成后，用户的应用程序运行结束。 图1 Spark应用运行架构 操作流程 本实践基本操作流程如下所示：
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