调用API接口创建集群失败 用户问题 按照参考文档创建集群并执行作业,调用创建集群接口:POST /v1.1/{project_id}/run-job-flow返回500。
使用CDL CDL数据集成概述 CDL用户权限管理 快速使用CDL创建数据同步作业 创建CDL作业前准备 创建CDL作业 CDL作业数据DDL变更说明 CDL日志介绍 CDL常见问题 CDL故障排除
访问Loader页面,单击“管理作业”。 单击“新建作业”。 在“基本信息”填写参数。 在“名称”填写一个作业的名称。 选择3创建的“源连接”和4创建的“目的连接”。 在“自”填写源连接的作业配置。 具体请参见ftp-connector或sftp-connector。
它负责监控NameNode的状态,并及时把状态写入ZooKeeper。ZKFC也有选择谁作为Active NameNode的权利。 ZK Cluster ZooKeeper是一个协调服务,帮助ZKFC执行主NameNode的选举。
Flink作为大数据计算和分析平台,对客户输入的数据是否包含敏感信息无法感知,因此需要客户保证输入数据是脱敏的。 客户可以根据应用环境,权衡配置安全与否。 任何与安全有关的问题,请联系运维人员。 父主题: Flink用户权限管理
等待10分钟后,使用删除“{OWNER}”权限的用户再次登录CDL WebUI界面操作自己创建的作业,发现没有权限进行相关操作。 父主题: CDL常见问题
访问Impala WebUI界面 用户可以通过Impala的WebUI,在图形化界面查看Impala作业的相关信息。Impala的WebUI根据实例不同分为如下三种: StateStore WebUI:用于管理节点。 Catalog WebUI:用于查看元数据。
防止上限超过流量峰值,导致作业异常带来不稳定因素。因此建议设置限流,限流上限应该为业务上线压测的峰值。
Flink SQL逻辑开发规则 维表lookup join场景维度表个数不超过五个 Hudi维度表都在TM heap中,当维表过多时heap中保存的维表数据过多,TM会不断GC,导致作业性能下降。
选择“作业管理”的“表/文件迁移”页签,单击“新建作业”。 进入作业参数配置界面,配置作业名称,并分别为源连接和目的连接选择步骤 5中创建的对应数据连接并选择要迁移的数据库和表名,单击“下一步”。 图3 Hive作业配置 配置源字段和目的字段的映射关系, 并单击“下一步”。
表1 Path介绍 Path 说明 /config 有关监控API和服务器设置的一些信息。 /logout 注销的重要信息。 /overview Flink集群状态的简单概要。 /jobs Job的ID,按运行,完成,失败和取消等状态进行分组。
表1 Path介绍 Path 说明 /config 有关监控API和服务器设置的一些信息。 /logout 注销的重要信息。 /overview Flink集群状态的简单概要。 /jobs Job的ID,按运行,完成,失败和取消等状态进行分组。
Flink作为大数据计算和分析平台,对客户输入的数据是否包含敏感信息无法感知,因此需要客户保证输入数据是脱敏的。 客户可以根据应用环境,权衡配置安全与否。 任何与安全有关的问题,请联系运维人员。 父主题: Flink用户权限管理
获取配置文件: 登录FusionInsight Manager,选择“集群 > 概览 > 更多 > 下载客户端”,“选择客户端类型”设置为“仅配置文件”,根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后(x86选择x86_64,ARM选择aarch64),勾选“仅保存到如下路径”
恢复作业方式 从savepoint恢复作业。 $ bin/flink run -s savepointPath [runArgs] 以上命令将提交一个作业,并将该作业的初始状态置为savepointPath指定的状态。
Spark JobHistory Server 用于监控正在运行的或者历史的Spark作业在Spark框架各个阶段的细节以及提供日志显示,帮助用户更细粒度地去开发、配置和调优作业。 父主题: Spark
“-e”:可选参数,表示Flume实例的业务IP地址,主要用于接收客户端上报的监控指标信息。 “-n”:可选参数,表示自定义的Flume客户端的名称。
表1 Path介绍 Path 说明 /config 有关监控API和服务器设置的一些信息。 /logout 注销的重要信息。 /overview Flink集群状态的简单概要。 /jobs Job的ID,按运行,完成,失败和取消等状态进行分组。
应用中监控流处理任务的状态。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 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” )下。
应用中监控流处理任务的状态。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 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” )下。
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