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Manager升级ARM JDK MRS Manager解决Core节点日志撑满系统盘问题 MRS大数据组件 解决Ranger日志不能设置个数，有撑满磁盘风险的问题 MRS 1.9.0.2 修复问题列表： MRS Manager 解决集群中部分Core节点互信丢失问题 解决补丁安装后添加实例失败问题
Spark Streaming调优 操作场景 Streaming作为一种mini-batch方式的流式处理框架，它主要的特点是秒级时延和高吞吐量。因此Streaming调优的目标是在秒级延迟的情景下，提高Streaming的吞吐能力，在单位时间处理尽可能多的数据。 本章节适用于输入数据源为Kafka的使用场景。
进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 海量结构化数据分析汇总。 将复杂的MapReduce编写任务简化为SQL语句。 灵活的数据存储格式，支持JSON、CSV、TEXTFILE、RCFILE、SEQUENCEFILE、ORC等存储格式。 Hive作为一个基于HDFS和MapR
动失败的可能原因有两个： 提交的Jar包中包含“storm.yaml”文件。 Storm规定，每个“classpath”中只能包含一个“storm.yaml”文件，如果多于一个那么就会产生异常。使用Storm客户端提交拓扑，由于客户端“classpath”配置和Eclipse远程
通过JDBC访问Spark SQL样例程序开发思路 场景说明 用户自定义JDBCServer的客户端，使用JDBC连接来进行表的创建、数据加载、查询和删除。 数据规划 将数据文件上传至HDFS中。 确保以多主实例模式启动了JDBCServer服务，并至少有一个实例可连接客户端。在Linux
用户自定义的数据输出，addSink方法可以添加Kafka等数据输出，主要实现方法为SinkFunction的invoke方法。 过滤和映射能力 表3 过滤和映射能力的相关接口 API 说明 public <R> SingleOutputStreamOperator<R> map(MapFunction<T
用户自定义的数据输出，addSink方法可以添加Kafka等数据输出，主要实现方法为SinkFunction的invoke方法。 过滤和映射能力 表3 过滤和映射能力的相关接口 API 说明 public <R> SingleOutputStreamOperator<R> map(MapFunction<T
用户自定义的数据输出，addSink方法可以添加Kafka等数据输出，主要实现方法为SinkFunction的invoke方法。 过滤和映射能力 表3 过滤和映射能力的相关接口 API 说明 public <R> SingleOutputStreamOperator<R> map(MapFunction<T
说明： user.keytab文件从下载用户flume_hdfs的kerberos证书文件中获取，另外，确保用于安装和运行Flume客户端的用户对user.keytab文件有读写权限。 hdfs.useLocalTimeStamp 是否使用本地时间，取值为"true"或者"false"。
在IoTDBServer节点调测UDF应用 注册UDF 使用UDF进行查询 卸载UDF 父主题： 调测IoTDB应用
IOException 第1种方法较之第2种方法，在性能上有明显的弱势。因此，写数据时应该采用第2种方法。 Scan时指定StartKey和EndKey 一个有确切范围的Scan，在性能上会带来较大的好处。 代码示例： Scan scan = new Scan(); scan.addColumn(Bytes
用户自定义的数据输出，addSink方法可以添加Kafka等数据输出，主要实现方法为SinkFunction的invoke方法。 过滤和映射能力 表3 过滤和映射能力的相关接口 API 说明 public <R> SingleOutputStreamOperator<R> map(MapFunction<T
jdbc-connector来说，Map任务分区更均匀，并且不依赖分区列是否有创建索引。 mysql-fastpath-connector：MYSQL数据库专用连接器，使用MYSQL的mysqldump和mysqlimport工具进行数据的导入导出，相对generic-jdbc-
Permissions：Create和select 图6 新增hbasedev的访问控制策略 单击“Add”，完成策略添加，依据如上Policy，testuser用户组中的testuser用户拥有对HBase中“default”namespace下的“test1”表中“cf1:name”列有Create
永久函数，可以在多个会话中使用，不需要每次创建。 下面以编写一个AddDoublesUDF为例，说明UDF的编写和使用方法。 功能介绍 AddDoublesUDF主要用来对两个及多个浮点数进行相加。在该样例中可以掌握如何编写和使用UDF。 一个普通UDF必须继承自“org.apache.hadoop.hive
ORT”获得。 普通模式下，初始安装后IoTDB有一个默认用户：root，密码请参见用户账号一览表章节获取。该用户为管理员用户，固定拥有所有权限，无法被赋予，无法被撤销权限，也无法被删除。 需在本地环境变量中设置环境变量认证用户名和认证用户密码，建议密文存放，使用时解密，确保安全。其中：
指定为具体的表字段 hoodie.datasource.write.payload.class 在更新过程中，该类用于提供方法将要更新的记录和更新的记录做合并，该实现可插拔，如要实现自己的合并逻辑，可自行编写。 org.apache.hudi.common.model.Defaul
如上步骤中，故障节点“10-10-10-153”同步数据到“PeerID”为“abc1”的备集群失败。 继续执行list_peers命令，查找该“PeerID”对应的集群和HBase实例。 PEER_ID CLUSTER_KEY STATE TABLE_CFS abc1 10.10.10.110,10.10
表一致。 db_test 数据库类型 数据库类型，分为MOT和其他可用JDBC连接的数据库。 MOT MOT导入方式 “数据库类型”选择“MOT”时存在，根据业务需要选择相应导入方式。 说明： 数据导入数据库的方式，有全量导入，增量导入，普通导入三种。 TOTAL：全量导入，数据
如果不符合标签策略的规则，则可能会导致集群/节点创建失败，请联系组织管理员了解标签策略详情。 标签共由两部分组成：“标签键”和“标签值”，其中，“标签键”和“标签值”的命名规则如表1所示。 表1 标签命名规则 参数 规则 样例 标签键 不能为空。 对于同一个集群，Key值唯一。 长度不超过128个字符。
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