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假定某个Flink业务每秒就会收到1个消息记录。 基于某些业务要求,开发的Flink应用程序实现功能:实时输出带有前缀的消息内容。 数据规划 Flink样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据(需要有Kafka权限用户),并从Kafka组件接收数据。 确保集群安装完成,
网络故障(如:错包率高、高延迟等)导致Httpd没有接收到报文或者接收到了错误报文。 时钟跳变或其他因素的影响导致Httpd服务与Hue服务认证关系失效。 排查思路 排查是否发生过网络故障或时钟跳变。 排查当前是否发生过或仍存在Hue服务相关告警。 处理步骤 登录FusionInsight
性,对备集群HBase增加了数据修改操作的保护。当备集群HBase接收到数据修改操作的RPC请求时,首先检查发出该请求的用户的权限,只有HBase管理用户才有修改权限;其次检查发出该请求的IP的有效性,备集群只接收来自IP白名单中的机器发起的修改请求。IP白名单通过配置项“hbase
登录管理控制台。 单击用户名,在下拉列表中单击“我的凭证”。 单击“访问密钥”。 单击“新增访问密钥”,进入“新增访问密钥”页面。 输入登录密码和短信验证码,单击“确定”,下载密钥,请妥善保。 操作步骤 准备使用Spark SQL分析的数据源。 样例txt文件如下: abcd3ghji efgh658ko
数据源:物联网时序数据,包括离线的CSV文件数据、实时采集器采集的数据、或支持MQTT协议的物联网终端设备。 大数据平台:物联网时序数据分析的核心平台,包括实时数据管道、实时数据处理引擎、时序数据库等模块。 实时消息管道:用于接收前端采集器推送的实时时序数据,作为实时时序数据接入的统一管道,对应MRS Kafka组件。
MRS集群的节点如何安装主机安全服务? 操作场景 MRS集群中的节点可以使用主机安全服务(Host Security Service,HSS)提供的主机管理、风险预防、入侵检测等功能,识别并管理主机中的信息资产,实时监测主机中的风险并阻止非法入侵行为,帮助企业构建服务器安全体系,降低当前服务器面临的主要安全风险。
API代码样例及Low level KafkaStreams API代码样例,通过Kafka Streams读取输入Topic中的消息,统计每条消息中的单词个数,从输出Topic消费数据,将统计结果以Key-Value的形式输出,完成单词统计功能。 High level KafkaStreams
行快速的内存计算,CQL的输出结果为数据流在某一时刻的计算结果。使用CQL,可以快速进行业务开发,并方便地将业务提交到Storm平台开启实时数据的接收、处理及结果输出;并可以在合适的时候中止业务。 高可用性 Nimbus HA机制,避免了开源Storm集群中Nimbus出现单点故
地保存当前节点上运行的container信息,重启NodeManager服务后通过恢复此前保存的状态信息,就不会丢失在此节点上运行的container进度。 配置描述 参考修改集群服务配置参数进入Yarn服务参数“全部配置”界面,在搜索框中输入参数名称。 ResourceManager
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第三方jar包跨平台(x86、TaiShan)支持 问题 用户自己写的jar包(比如自定义udf包)区分x86和TaiShan版本,如何让spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar包(例如自定义udf)区分x86和TaiShan版本时,混合使用方案: 进入到服务端spark2x
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MRS提供统一的可视化大数据集群管理界面,包括服务启停、配置修改、健康检查等能力,并提供可视化、便捷的集群管理监控告警功能;支持一键式系统运行健康度巡检和审计,保障系统的正常运行,降低系统运维成本。 MRS联合消息通知服务(SMN),在配置消息通知后,可以实时给用户发送MRS集群健康状态,用户可以通过手机短信或邮箱实
第三方jar包跨平台(x86、TaiShan)支持 问题 用户自己写的jar包(例如自定义udf包)区分x86和TaiShan版本,如何让Spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar包(例如自定义udf)区分x86和TaiShan版本时,混合使用方案: 进入到服务端Spark2x
Tuple 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(
首先从Channel取出一条消息,并且将该消息发送给另外一个Agent。如果接收消息的Agent成功地接收并处理消息,那么发送Agent将会提交Transactions,标识一次数据传输成功可靠地完成。 当接收Agent接收到发送Agent发送的消息时,开始一个新的Transac
当用户在HDFS上执行写操作时,出现“Failed to place enough replicas:expected…”信息。 原因分析 DataNode的数据接收器不可用。 此时DataNode会有如下日志: 2016-03-17 18:51:44,721 | WARN | org.apache.hadoop
与用户确认,当前Flume发送数据确实存在超过1M的消息。因此,为了确保当前这些消息能够写入Kafka,需要调整Kafka服务端相关参数。 修改message.max.bytes,使得message.max.bytes的值大于当前业务中消息最大值,使得Kafka服务端可以接收全部消息。 修改replica.fetch
假定某个Flink业务1每秒就会收到1条消息记录,消息记录某个用户的基本信息,包括名字、性别、年龄。另有一个Flink业务2会不定时收到1条消息记录,消息记录该用户的名字、职业信息。 基于某些业务要求,开发的Flink应用程序实现功能:实时的以根据业务2中消息记录的用户名字作为关键字,对两个业务数据进行联合查询。