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Loader每个作业都需要关联一个连接器，连接器主要作用：对于数据导入到集群的场景来说，就是从外部数据源读取数据；对于数据从集群导出去的场景来说，就是将数据写入到外部数据源。上述示例配置的是一个SFTP数据源连接器。配置SFTP和FTP的数据源连接器需要设置密码并进行加密。密码加密方法如下：
下载”。 在“服务”中勾选待操作集群的“ClickHouse”。 在“主机”中选择异常的主机，单击“确定”。 单击右上角的时间编辑按钮，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1小时，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
在应用开发过程中，如需在本地Windows系统中调测应用程序，需要复制解压目录下的“hosts”文件中的内容到客户端所在节点的hosts文件中，确保本地机器能与解压目录下“hosts”文件中所列出的各主机在网络上互通。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，配置客户端网络连接，可避免执行客户端命令时出现错误。
jar包的路径，例如--jars /kafkadir/kafka-clients-x.x.x.jar,/kafkadir/kafka_2.11-x.x.x.jar。当前版本用户除了这一步外还需要额外的配置项，否则会报class not found异常。 回答 当前版本的Spark
row) mask_hash(string|char|varchar str) →varchar 描述：返回基于str的散列值。散列是一致的，可以用于跨表连接被屏蔽的值。对于非字符串类型，返回NULL。 select mask_hash('panda');
jar包的路径，例如--jars /kafkadir/kafka-clients-x.x.x.jar,/kafkadir/kafka_2.11-x.x.x.jar。当前版本用户除了这一步外还需要额外的配置项，否则会报class not found异常。 回答 当前版本的Spark
jar包的路径，例如--jars /kafkadir/kafka-clients-x.x.x.jar,/kafkadir/kafka_2.11-x.x.x.jar。当前版本用户除了这一步外还需要额外的配置项，否则会报class not found异常。 回答 当前版本的Spark
在一个复杂的集群环境中，多种服务共享使用集群资源，但是各服务的资源使用周期可能会有比较大的区别。 例如以下业务场景，对于一个银行客户： 在白天HBase查询服务的业务多。 在晚上查询服务的业务少而Hive分析服务业务多。 如果只给每个服务设置固定的资源可能会导致： 白天查询服务的资源不够用，分析服务的资源空闲。
max(xs, ys) 如果运算的数学结果无法通过结果数据类型的精度和范围精确地表示，则发生异常情况：Value is out of range。 当对具有不同范围和精度的decimal类型进行运算时，值首先被强制转换为公共超类型。对于接近于最大可表示精度 (38) 的类型，当一个操作数不符
JobStart，JobEnd）按文件的大小进行决定是否写入新的日志文件。对于Spark SQL的应用，Job事件还包含ExecutionStart、ExecutionEnd。 Spark中有个HistoryServer服务，其UI页面就是通过读取解析这些日志文件获得的。在启动HistoryS
JobStart，JobEnd）按文件的大小进行决定是否写入新的日志文件。对于Spark SQL的应用，Job事件还包含ExecutionStart、ExecutionEnd。 Spark中有个HistoryServer服务，其UI页面就是通过读取解析这些日志文件获得的。在启动HistoryS
jar包的路径，例如--jars /kafkadir/kafka-clients-x.x.x.jar,/kafkadir/kafka_2.11-x.x.x.jar。当前版本用户除了这一步外还需要额外的配置项，否则会报class not found异常。 回答 当前版本的Spark
拖到右侧的操作界面中并将其连接。 例如采用Kafka Source、Memory Channel和HDFS Sink，如图3所示。 图3 Flume配置工具示例 双击对应的source、channel以及sink，根据实际环境并参考表1设置对应的配置参数。 如果想在之前的“properties
事务大小：即当前channel支持事务处理的事件个数，建议和Source的batchSize设置为同样大小，不能小于batchSize。 61200 hostname 要发送数据的主机名或者IP，此参数不能为空。须配置为与之相连的avro source所在的主机名或IP。 192.168.108
在建表设计时指定主键字段的建议：按查询时最常使用且过滤性最高的字段作为主键。依次按照访问频度从高到低、维度基数从小到大来排列。数据是按照主键排序存储的，查询的时候，通过主键可以快速筛选数据，合理的主键设计，能够大大减少读取的数据量，提升查询性能。例如所有的分析，都需要指定业务的id，则可以将业务id字段作为主键的第一个字段顺序。
并通过指定相同key值的方式，使每个线程对应向特定Partition发送消息。 下面代码片段在com.huawei.bigdata.kafka.example.ProducerMultThread类中，用于实现多线程生产数据。 代码样例 生产者类线程类的run方法逻辑。
launch.secs的值要大于等于supervisor.worker.start.timeout.secs的值（建议相等或略大，如果超出太多会影响任务重分配的效率）。 nimbus.task.launch.secs：nimbus在超过该参数配置的时间内没有收到拓扑的task发的心跳时，会将
了可以指定输入和输出的HDFS路径的参数外，它还可以指定mapper和reducer的可执行程序。 作业执行权限说明 对于开启Kerberos认证的安全集群，用户在MRS界面提交作业时，要先执行IAM用户同步操作，同步完成后会在MRS系统中产生同IAM用户名的用户。IAM同步用户
Storm核心数据结构，是消息传递的基本单元，不可变Key-Value对，这些Tuple会以一种分布式的方式进行创建和处理。 Stream Storm的关键抽象，是一个无边界的连续Tuple序列。 Topology 在Storm平台上运行的一个实时应用程序，由各个组件（Component）组成的一个DAG（Directed
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，基于某些业务要求，要求开发Spark应用程序实现如下要求： 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。
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