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org/documentation.html。 接收器调优 Streaming中已有多种数据源的接收器，例如Kafka、Flume、MQTT、ZeroMQ等，其中Kafka的接收器类型最多，也是最成熟一套接收器。 Kafka包括三种模式的接收器API： KafkaReceiver：直接接收Kafka数据，进程异常后，可能出现数据丢失。
org/documentation.html。 接收器调优 Streaming中已有多种数据源的接收器，例如Kafka、Flume、MQTT、ZeroMQ等，其中Kafka的接收器类型最多，也是最成熟一套接收器。 Kafka包括三种模式的接收器API： KafkaReceiver：直接接收Kafka数据，进程异常后，可能出现数据丢失。
分功能不可用，请谨慎操作。 图3 关闭通信安全授权 若用户已开启敏感操作保护（详见IAM服务的敏感操作），则输入选择的对应验证方式获取的验证码进行进行验证，避免误操作带来的风险和损失。 图4 身份验证 为关闭安全通信的集群开启安全通信 登录MRS管理控制台。 在现有集群列表中，单击待开启安全通信的集群名称。
产生告警的主机名。 附加信息 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 JDBCServer进程目前接收的请求已超出能够处理的能力范围，对于无法处理的请求会直接返回失败。 可能原因 该节点JDBCServer进程负载较大。 处理步骤 检查上报
Kudu应用开发简介 Kudu简介 Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapRe
Kudu应用开发简介 Kudu简介 Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapRe
Storm与其他组件的关系 Storm，提供实时的分布式计算框架，它可以从数据源（如Kafka、TCP连接等）中获得实时消息数据，在实时平台上完成高吞吐、低延迟的实时计算，并将结果输出到消息队列或者进行持久化。Storm与其他组件的关系如图1所示： 图1 组件关系图 Storm和Streaming的关系
使用永洪BI访问MRS HetuEngine 应用场景 永洪BI是一款一站式大数据BI平台，全面覆盖数据分析过程中的各个环节，轻松完成全流程数据分析任务，包括数据采集、清洗、整合、存储、计算、建模、训练、展现、协作等，极大降低了实施、集成、培训的成本。 本章节以Yonghong Desktop
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Transactions，当该数据被成功处理（写入Channel中），那么接收Age
TL等。Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高 保证无数据丢失 容错性好 易于构建和操控 多语言 Storm作为计算平台，在业务层为用户提供了更为易用的业务实现方式：CQL（Continuous Query Language—持续查询语言）。CQL具有以下几个特点：
本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 Flink从0.10.0版本开始提供了一套API可以将使用Storm API编写的业务平滑迁移到Flink平台上，只需要极少的改动即可完成。通过这项转换可以覆盖大部分的业务场景。 Flink支持两种方式的业务迁移： 完整迁移Storm业务：转换并运行完整的由Storm
用户通过IAM服务的“委托”机制进行简单配置，即可实现OBS的访问。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构
技术支持 MRS服务是租户完全可控的半托管云服务，为用户提供一站式企业级大数据平台，用户可以在MRS集群上轻松运行Hadoop、Hive、Spark、HBase、Kafka、Flink等大数据组件，帮助企业快速构建海量数据信息处理系统，并通过对海量信息数据实时与非实时的分析挖掘，发现全新价值点和企业商机。
使用Tableau访问MRS HetuEngine 应用场景 Tableau是一款商业智能工具软件，将可信的数据转化为可行的见解。借助直观的人工智能分析平台，帮助人们查看和理解数据并根据数据采取行动，让每一次决策都更加明智。 本章节以Tableau Desktop 2022.2版本为例，讲解如
影响风险 存在漏洞的业务被攻击时，将可能导致攻击者远程在业务平台中执行任意代码。 预防与建议 在产品未发布对应解决方案前，建议您参考以下的相关预防措施。 加固物理设备安全边界，防止外网直接访问及攻击内网管理平面。 排查平台各组件节点是否使用默认密码，如果有，建议修改新密码。 加强环
MRS作业类型介绍 MRS作业分类 MRS作业是MRS为用户提供的程序执行平台，用于处理和分析用户数据。用户可以在MRS管理控制台中在线创建作业任务，也可以通过集群客户端后台方式提交作业。 MRS作业处理的数据通常来源于OBS或HDFS，用户创建作业前需要将待分析数据上传至OBS
createWordCountStream(final StreamsBuilder builder) { // 从 input-topic 接收输入记录 final KStream<String, String> source = builder.stream(INPUT_TOPIC_NAME);
产生告警的主机名。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 非Master角色的FE节点不能接收到最新的元数据镜像文件，系统可靠性降低。 可能原因 Doris服务异常。 处理步骤 检查Doris服务状态。 登录FusionInsight
MRS应用开发简介 MRS应用开发概述 MRS是企业级大数据存储、查询、分析的统一平台，能够帮助企业快速构建海量数据信息处理系统，通过对海量信息数据的分析挖掘，发现全新价值点和企业商机。 MRS提供了各组件的常见业务场景样例程序，开发者用户可基于样例工程进行相关数据应用的开发与编
MRS安全增强 MRS作为一个海量数据管理和分析的平台，具备高安全性。MRS主要从以下几个方面保障用户的数据和业务运行安全。 网络隔离 整个系统部署在公有云上的虚拟私有云中，提供隔离的网络环境，保证集群的业务、管理的安全性。结合虚拟私有云的子网划分、路由控制、安全组等功能，为用户提供高安全、高可靠的网络隔离环境。
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