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scala类中第60行代码 “"security.protocol" -> "SASL_PLAINTEXT",”注释掉。 /** *从Kafka的一个或多个主题消息。 * <checkPointDir>是Spark Streaming检查点目录。 * <brokers>是用于自举，制作人只会使用它来获取元数据
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
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
单击“主机管理”，看所有主机状态。 单击列表中指定的主机名称，查看单个主机状态及指标。 定制、导出监控图表。 在“图表”区域框中，单击“定制”自定义服务监控指标。 在“时间区间”选择查询时间，单击“查看”显示该时间段内的监控数据。 单击“导出”，导出当前查看的指标数据。 查看主机资源概况 该操作仅适用于MRS
sparknormal-examples/SparkStreamingKafka010JavaExample Spark Streaming从Kafka接收数据并进行统计分析的Java/Scala示例程序。 本工程应用程序实时累加计算Kafka中的流数据，统计每个单词的记录总数。 sparkn
sparksecurity-examples/SparkStreamingKafka010JavaExample Spark Streaming从Kafka接收数据并进行统计分析的Java/Scala示例程序。 本工程应用程序实时累加计算Kafka中的流数据，统计每个单词的记录总数。 sparks
park/jars/*:/opt/client/Spark2x/spark/jars/streamingClient010/* 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DStream。 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自带的Maven工具，
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
/ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/。 Flink结构 Flink服务包含了两个重要的角色：FlinkResource和FlinkServer。 FlinkResource：提供客户端配置管理，是必须安装的角
的数据分区范围较大，压缩效率较低。 内存调优 CarbonData为内存调优提供了一个机制，其中数据加载会依赖于查询中需要的列。不论何时，接收到一个查询命令，将会获取到该查询中的列，并确保内存中这些列有数据加载。在该操作期间，如果达到内存的阈值，为了给查询需要的列提供内存空间，最少使用加载级别的文件将会被删除。
brokers); // 通过brokers和topics直接创建kafka stream // 1.接收Kafka中数据，生成相应DStream JavaDStream<String> lines = KafkaUtils.c
/opt/client/Spark2x/spark/jars/streamingClient010/*:{ClassPath} 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DStream。 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自带的Maven工具，
然后从3执行重新下载客户端。 连接到服务器失败，请检查网络连接或参数设置。 图1 下载客户端 选择“Flume”服务，单击“实例”，查看任意一个Flume实例和两个MonitorServer实例的“业务IP”。 使用VNC方式，登录弹性云服务器。参见远程登录（VNC方式）。 所有
Flink向Kafka生产并消费数据的Java/Scala示例程序。 在本工程中，假定某个Flink业务每秒就会收到1个消息记录，启动Producer应用向Kafka发送数据，然后启动Consumer应用从Kafka接收数据，对数据内容进行处理后并打印输出。 FlinkKafkaScalaExample Fl
Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点： 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展
put("security.protocol", "SASL_PLAINTEXT");”注释掉。 /** *从Kafka的一个或多个主题消息。 * <checkPointDir>是Spark Streaming检查点目录。 * <brokers>是用于自举，制作人只会使用它来获取元数据
huawei.bigdata.spark.examples.KafkaWordCount。 /** * 从Kafka的一个或多个主题消息。 * <checkPointDir>是Spark Streaming检查点目录。 * <brokers>是用于自举，制作人只会使用它来获取元数据
huawei.bigdata.spark.examples.SecurityKafkaWordCount。 /** *从Kafka的一个或多个主题消息。 * <checkPointDir>是Spark Streaming检查点目录。 * <brokers>是用于自举，制作人只会使用它来获取元数据
nnel和Sink，各模块配置参数说明可通过本节内容了解。 MRS 3.x及之后版本部分参数可通过Manager界面配置，选择“集群 > 服务 > Flume > 配置工具”，选择要使用的Source、Channel以及Sink，将其拖到右侧的操作界面中，双击对应的Source、
huawei.bigdata.spark.examples.SecurityKafkaWordCount。 /** *从Kafka的一个或多个主题消息。 * <checkPointDir>是Spark Streaming检查点目录。 * <brokers>是用于自举，制作人只会使用它来获取元数据
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