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RegionServer负责提供表数据读写等服务，是HBase的数据处理和计算单元。 RegionServer一般与HDFS集群的DataNode部署在一起，实现数据的存储功能。 ZooKeeper集群 ZooKeeper为HBase集群中各进程提供分布式协作服务。各RegionServer将
Yarn模式特有的特性，并且必须开启Yarn External Shuffle才能使用这个功能。在使用Spark作为一个常驻的服务时候，动态资源调度将大大的提高资源的利用率。例如JDBCServer服务，大多数时间该进程并不接受JDBC请求，因此将这段空闲时间的资源释放出来，将极大的节约集群的资源。 表5
agent-keytab - 服务端使用的keytab文件地址，必须使用机机账号。建议使用Flume服务安装目录下flume/conf/flume_server.keytab。 agent-principal - 服务端使用的安全用户的Principal，必须使用机机账户。建议使用Flume服务默认用户flume_server/hadoop
FE的查询连接端口，可以通过登录Manager，单击“集群 > 服务 > Doris > 配置”，查询Doris服务的“query_port”参数获取。 Doris FE实例IP地址可通过登录MRS集群的Manager界面，单击“集群 > 服务 > Doris > 实例”，查看任一FE实例的IP地址。
call(Tuple2<String, String> tuple2) { // map(_._1)是消息的key, map(_._2)是消息的value return tuple2._2(); } } );
造成过载。过载会导致应用侧读写性能下降，HBase服务侧频繁GC，严重时会导致服务实例重启等。 当前HBase具有防过载能力，可以实现拒绝超大请求、保护内部请求、记录不合理请求等功能，减少过载场景下对HBase服务的影响，保障服务稳定性。 该章节仅适用于MRS 3.3.0及之后版本。
kafkaSessionization。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。 object kafkaSessionization { def main(args: Array[String]): Unit
用于实时OLAP集市数据存储和查询，提供大数据量的高效关联/聚合分析能力。 数据服务：提供数据服务API开发和开放能力，将数据集市的查询定义为数据服务接口，对上层应用提供接口化的数据服务能力。数据服务能力由DataArts Studio的DLM组件提供。 JDBC直连：Doris
据在不同服务器之间传递的缓冲区超时时间可以通过setBufferTimeout进行设置。 当设置“setBufferTimeout(-1)”，会等待缓冲区满之后才会刷新，使其达到最大吞吐量；当设置“setBufferTimeout(0)”时，可以最小化延迟，数据一旦接收到就会刷新
agent-keytab - 服务端使用的keytab文件地址，必须使用机机账号。建议使用Flume服务安装目录下flume/conf/flume_server.keytab。 agent-principal - 服务端使用的安全用户的Principal，必须使用机机账户。建议使用Flume服务默认用户flume_server/hadoop
mytopic 10 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DataStreamReader。 进行分类统计。 计算结果，并进行打印。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt”
kafkaSessionization。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。。 object kafkaSessionization { def main(args: Array[String]): Unit
KafkaWordCountProducer {BrokerList} {Topic} {messagesPerSec} {wordsPerMessage} 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DataStreamReader。 对单词记录进行分类统计。 计算结果，并进行打印。 打包项目 通过IDEA自带
生产者发送多条数据可以封装在一个事务中，形成一个原子操作。多条消息要么都发送成功，要么都发送失败。 read-process-write模式：将消息消费和生产封装在一个事务中，形成一个原子操作。在一个流式处理的应用中，常常一个服务需要从上游接收消息，然后经过处理后送达到下游，这就对应着消息的消费和生产。 二次开发代码样例如下：
生产者发送多条数据可以封装在一个事务中，形成一个原子操作。多条消息要么都发送成功，要么都发送失败。 read-process-write模式：将消息消费和生产封装在一个事务中，形成一个原子操作。在一个流式处理的应用中，常常一个服务需要从上游接收消息，然后经过处理后送达到下游，这就对应着消息的消费和生产。 二次开发代码样例如下：
进行广播。 配置为-1时，将不进行广播。 10485760 spark.yarn.queue JDBCServer服务所在的Yarn队列。 在JDBCServer服务端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 default spark.driver.memory
mytopic 10 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DataStreamReader。 进行分类统计。 计算结果，并进行打印。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt”
kafkaSessionization。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。 object kafkaSessionization { def main(args: Array[String]): Unit
当CPU内核数很多时，如CPU内核为磁盘数的3倍时的调优配置。 操作步骤 以下参数有如下两个配置入口： 服务器端配置 进入Yarn服务参数“全部配置”界面，在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 客户端配置 直接在客户端中修改相应的配置文件。 HDFS客户端配置文件路径
当CPU内核数很多时，如CPU内核为磁盘数的3倍时的调优配置。 操作步骤 以下参数有如下两个配置入口： 服务器端配置 进入Yarn服务参数“全部配置”界面，在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 客户端配置 直接在客户端中修改相应的配置文件。 HDFS客户端配置文件路径
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