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foreachPartition接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的mapPartition接口将rdd并发写入HBase表中。 数据规划 在客户端执行：hbase
数据。 原理：每次poll的数据处理完后才提交offset，如果poll数据后的处理时长超出了session.timeout.ms的设置时长，此时发生rebalance导致本次消费失败，已经消费数据的offset无法正常提交，所以下次重新消费时还是在旧的offset消费数据，从而导致消费数据重复。
lume内建拦截器的类名列表，也可以开发自定义的拦截器来实现Event的修改或丢弃。Flume内建支持的拦截器如下表所示，本章节会选取一个较为复杂的作为示例。其余的用户可以根据需要自行配置使用。 拦截器用在Flume的Source、Channel之间，大部分的Source都带有I
资源计划的结束时间，格式与“start_time”相同。 约束限制： 不早于start_time表示的时间，且与start_time间隔不小于30min。 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 min_capacity 是 Integer 参数解释： 资源计划内该节点组的最小保留节点数。
Thrift各个方法接收的RPC请求中最长的耗时超过阈值 ALM-50216 FE节点使用的内存比率超过阈值 ALM-50217 FE节点堆内存的使用率超过阈值 ALM-50219 当前查询执行线程池等待队列的长度超过阈值 ALM-50220 TCP包接收错误的次数的比率超过阈值 ALM-50221
用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要获取的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkGet接口获取对HBase表上这些rowKey对应的数据。 数据规划 基于BulkPut接口使用章节中创建的HBase表及其中的数据进行操作。 开发思路
用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要获取的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkGet接口获取对HBase表上这些rowKey对应的数据。 数据规划 基于BulkPut接口使用章节中创建的HBase表及其中的数据进行操作。 开发思路
使用mapPartition接口遍历上述rowkey对应的数据信息，并进行简单的操作。 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“$SPARK_HOME”
java中getProperties()方法中proPath的路径。 图3 Demo.java路径替换 使用clickhouse-example.properties路径替换ClickhouseJDBCHaDemo.java中initConnection()方法中proPath的路径。 事务样例工程无需执行此步骤。
使用mapPartition接口遍历上述rowkey对应的数据信息，并进行简单的操作。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME”
集群添加组件 功能介绍 集群添加组件，仅MRS 3.1.2及之后普通版本和MRS 3.1.2-LTS.2及之后的LTS版本的自定义集群支持添加组件功能。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/components
配置HFile中block块的大小，不同的block块大小，可以影响HBase读写数据的效率。越大的block块，配合压缩算法，压缩的效率就越好；但是由于HBase的读取数据是以block块为单位的，所以越大的block块，对于随机读的情况，性能可能会比较差。 如果要提升写入的性能，一般扩大到
针对“<badlines>”标签中的算符和对应的参数类型如表2所示。 表2 算符和对应的参数类型 算符类型 参数类型 && 对应的参数类型应为布尔型。 & 对应的参数类型应为整数。 | 对应的参数类型应为整数。 ^ 对应的参数类型应为整数。 / 对应的参数类型应为数字。 == 对应的参数类型应为字符串。
针对“<badlines>”标签中的算符和对应的参数类型如表2所示。 表2 算符和对应的参数类型 算符类型 参数类型 && 对应的参数类型应为布尔型。 & 对应的参数类型应为整数。 | 对应的参数类型应为整数。 ^ 对应的参数类型应为整数。 / 对应的参数类型应为数字。 == 对应的参数类型应为字符串。
群间拷贝功能。 主备集群上的时间必须一致，而且主备集群上的NTP服务必须使用同一个时间源。 检查备集群HDFS是否有充足的空间，备份文件保存的目录建议使用用户自定义的目录。 根据业务需要，规划备份任务的类型、周期、备份对象、备份目录和备份任务需要使用的Yarn队列等策略规格。 使
非-1的值才会生效。 对于开启了跨资源池调度的队列，在作业运行过程中不能删除已有资源池，否则可能会导致运行中的作业申请不到资源而持续阻塞。同样如果在作业运行过程中为队列配置新的资源池，那么此时已经处于运行状态的队列可能不能立即使用到新资源池的资源，新增的资源仅对修改后提交的作业有效。
DataNode以Block的形式，保存用户的文件和目录，同时在NameNode中生成一个文件对象，对应DataNode中每个文件、目录和Block。 NameNode文件对象需要占用一定的内存，消耗内存大小随文件对象的生成而线性递增。DataNode实际保存的文件和目录越多，Name
a角色实例的IP地址。 kafka_topic_list 消费Kafka的Topic。 kafka_group_name Kafka消费组。 kafka_format 消费数据的格式化类型，JSONEachRow表示每行一条数据的json格式，CSV格式表示逗号分隔的一行数据。更
私有云的其他节点使用的客户端（即用户自行搭建的客户端）。如果集群之前安装了1.9.3.8补丁，不需要做此操作。 主Master节点的原始客户端全量更新，请参见全量更新主Master节点的原始客户端。 备Master节点的原始客户端全量更新，请参见全量更新备Master节点的原始客户端。
资源计划的结束时间，格式与“start_time”相同。 约束限制： 不早于start_time表示的时间，且与start_time间隔不小于30min。 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 min_capacity 是 Integer 参数解释： 资源计划内该节点组的最小保留节点数。
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