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HetuEngine SQL诊断功能介绍 HetuEngine QAS实例可对用户的SQL执行历史记录提供自动感知、自动学习、自动诊断服务，提升在线SQL运维能力，自动加速在线SQL分析任务，开启SQL诊断能力后，系统可实现如下能力： 自动感知并向集群管理员展现不同时间周期范围内的租户级、用户级的S
有失败处理的结果是一致的。 因此，Direct API消除了需要使用WAL和Receivers的情况，且确保每个Kafka记录仅被接收一次，这种接收更加高效。使得Spark Streaming和Kafka可以很好地整合在一起。总体来说，这些特性使得流处理管道拥有高容错性、高效性及易用性，因此推荐使用Direct
createWordCountStream(final StreamsBuilder builder) { // 从 input-topic 接收输入记录 final KStream<String, String> source = builder.stream(INPUT_TOPIC_NAME);
保存提交数据，出现类似报错：Invalid query parameter jobgroup id. cause: [jobgroup]。 原因 IE 11浏览器的某些版本在接收到HTTP 307响应时，会将POST请求转化为GET请求，从而使得POST数据无法下发到服务端。 解决建议 使用Google Chrome浏览器。
保存提交数据，出现类似报错：Invalid query parameter jobgroup id. cause: [jobgroup]。 原因 IE 11浏览器的某些版本在接收到HTTP 307响应时，会将POST请求转化为GET请求，从而使得POST数据无法下发到服务端。 解决建议 使用Google Chrome浏览器。
MapReduce服务 MRS MRS集群健康检查 03:25 MRS集群健康检查 MapReduce服务 MRS 在线检索和下载MRS集群日志 03:48 在线检索和下载MRS集群日志 MapReduce服务 MRS 创建MRS集群用户 05:19 创建MRS集群用户 组件知识培训
当前请求发起方所属区域，只能包数字和下划线。 0755_01 接收超时时长(秒) 等待接收数据的超时时长(单位：秒)。 60 Task总超时时长(秒) 每个跨域Task执行的总超时时长(单位：秒)。 300 Worker节点使用Task数 每个Worker节点接收数据时使用的Task数量。 5 开启数据压缩
支持定制传输前后准备工作。Flume支持定制脚本，指定在传输前或者传输后执行指定的脚本，用于执行准备工作。 管理客户端告警。Flume通过MonitorServer接收Flume客户端告警，并上报Manager告警管理中心。 父主题： Flume
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出现单点故障而导致
是否允许不在ISR中的副本被选举为Leader。 acks -1 Producer需要Leader确认消息是否已经接收并认为已经处理完成。 acks=-1需要表示等待在ISR列表的副本都确认接收到消息并处理完成才表示消息成功。配合min.insync.replicas可以确保多副本写入成功，只
xml”文件的父目录，Flink Sink可以获取到HBase的Connection。 通过Connection判断表是否存在，如果不存在则创建表。 将接收到的数据转化成Put对象，写到HBase。 读HBase： 通过参数指定“hbase-site.xml”文件的父目录，Flink Sour
进入Kafka配置页面，参数类别选择全部配置，显示所有Kafka相关配置，在“搜索”中输入message.max.bytes进行检索。 MRS中Kafka服务端默认可以接收的消息最大为1000012 bytes =977 KB。 解决办法 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
"cat_id":"cat444","zw_test":"2021-09-08 09:08:01"} 输入完成后按回车发送消息。 执行以下命令查看Sink表中是否接收到数据，即Hive表是否正常写入数据。 beeline select * from user_behavior_hive_tbl; 场景二：Hive作为维表。
xml”文件的父目录，Flink Sink可以获取到HBase的Connection。 通过Connection判断表是否存在，如果不存在则创建表。 将接收到的数据转化成Put对象，写到HBase。 读HBase： 通过参数指定“hbase-site.xml”文件的父目录，Flink Sour
注意：在此处设定的输出结果序列的类型，决定了“transform”方法中“PointCollector”实际能够接收的数据类型。“setOutputDataType”中设定的输出类型和“PointCollector”实际能够接收的数据输出类型关系如下： 表4 “PointCollector”能接受到的数据类型与输出的对应关系
志并重新施加前面指定的操作，系统就得到了恢复。下面介绍了如何利用这样的概念保证接收到的数据的持久性。 Kafka数据源使用Receiver来接收数据，是Executor中的长运行任务，负责从数据源接收数据，并且在数据源支持时还负责确认收到数据的结果（收到的数据被保存在Execut
客户端高可靠性参数说明 参数 建议值 说明 acks -1 Producer需要Leader确认消息是否已经接收并认为已经处理完成。 acks=-1：需要等待在ISR列表的副本都确认接收到消息并处理完成才表示消息成功。配合“min.insync.replicas”可以确保多副本写入成功，
客户端高可靠性参数说明 参数 建议值 说明 acks -1 Producer需要Leader确认消息是否已经接收并认为已经处理完成。 acks=-1需要等待在ISR列表的副本都确认接收到消息并处理完成才表示消息成功。配合“min.insync.replicas”可以确保多副本写入成功，
Kafka作为一个消息发布-订阅系统，为整个大数据平台多个子系统之间数据的传递提供了高速数据流转方式。 Kafka可以实时接受来自外部的消息，并提供给在线以及离线业务进行处理。 Kafka与其他组件的具体的关系如下图所示： 图1 与其他组件关系 父主题： Kafka
run(Thread.java:745) DataNode的磁盘空间不足。 DataNode的心跳有延迟。 解决办法 如果DataNode的数据接收器不可用，通过在Manager页面，增加HDFS参数“dfs.datanode.max.transfer.threads”的值解决。 如果
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