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客户端目录/Kafka/kafka/config/producer.properties 输入消息内容： 1,city1 2,city2 输入完成后按回车发送消息。 参考管理Kafka Topic中的消息，执行以下命令查看Sink表中是否接收到数据，即9执行完成后查看Kafka topic是否正常写入数据。
可能原因 Doris服务异常。 处理步骤 检查Doris服务状态。 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Doris”。 查看Doris服务“运行状态”是否为“良好”。 是，执行4。 否，执行3。 若服务进程未启动，请先启动服务进程。 查看集群是
集群客户端配置文件获取方法： 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 概览”。 选择“更多 > 下载客户端 > 仅配置文件”，选择平台类型后单击“确定”。 用户凭据获取方法： 登录FusionInsight Manager，单击“系统”。 在对应用户的“操作”列，选择“更多
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。
在MRS管理控制台执行健康检查管理操作仅适用于MRS 1.9.2集群。 手动执行所有服务的健康检查： 选择“管理操作 > 启动集群健康检查”。 手动执行单个服务的健康检查： 单击“组件管理”，在服务列表中单击指定服务名称，选择“更多 > 启动服务健康检查”启动指定服务健康检查。 手动执行主机健康检查： 单击“节点管
本数，那么将会导致业务写入失败。 参数配置项为服务级配置需要重启Kafka，建议在变更窗口做服务级配置修改。 参数描述 如果业务需要保证高可用和高性能。 在服务端配置如表1中参数，参数配置入口请参考修改集群服务配置参数。 表1 服务端高可用性和高性能参数说明 参数 默认值 说明 unclean
用于实时OLAP集市数据存储和查询，提供大数据量的高效关联/聚合分析能力。 数据服务：提供数据服务API开发和开放能力，将数据集市的查询定义为数据服务接口，对上层应用提供接口化的数据服务能力。数据服务能力由DataArts Studio的DLM组件提供。 JDBC直连：Doris
限项在两种模式中相同。 新安装的安全模式集群默认即安装了Ranger服务并启用了Ranger鉴权，用户可以通过组件的权限插件对组件资源的访问设置细粒度的安全访问策略。若不需使用Ranger进行鉴权，管理员可在服务页面手动停用Ranger鉴权，停用Ranger鉴权后，访问组件资源的
createWordCountStream(final StreamsBuilder builder) { // 从 input-topic 接收输入记录 final KStream<String, String> source = builder.stream(INPUT_TOPIC_NAME);
//添加NettySource算子，接收数据 env.addSource(new NettySource("NettySource-2", "TOPIC-2", zkRegisterServerHandler)) .map(x=>(2, new String(x)))//将接收到的字节数组转化成字符串
保留期到期后，若您仍未支付账户欠款，集群将终止服务，系统中的数据也将被永久删除。 华为云根据客户等级定义了不同客户的宽限期和保留期时长。 关于充值的详细操作请参见账户充值。 关机计费策略 一般情况下，对于按需计费的MRS集群，对集群所有的弹性云服务器进行关机后，相关计费策略如下： MRS集群管理服务费仍旧正常计费，如需停止计费请删除相应集群。
CDL常见问题 为什么CDL任务执行后Hudi中没有接收到数据 MySQL链路任务启动时如何从指定位置抓取数据 为什么在Ranger中删除用户权限后，该用户仍能够操作自己创建的任务 父主题： 使用CDL
配置Flink认证和加密 安全认证 Flink整个系统存在三种认证方式： 使用kerberos认证：Flink yarn client与Yarn Resource Manager、JobManager与Zookeeper、JobManager与HDFS、TaskManager与H
//添加NettySource算子，接收数据 env.addSource(new NettySource("NettySource-2", "TOPIC-2", zkRegisterServerHandler)) .map(x=>(2, new String(x)))//将接收到的字节数组转化成字符串
Flink向Kafka生产并消费数据的Java/Scala示例程序。 在本工程中，假定某个Flink业务每秒就会收到1个消息记录，启动Producer应用向Kafka发送数据，然后启动Consumer应用从Kafka接收数据，对数据内容进行处理后并打印输出。 FlinkKafkaScalaExample Fl
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
Admin：Ranger安全管理员，可查看Ranger所有管理页面内容，进行服务权限管理插件及权限访问控制策略的管理操作，可查看审计信息内容，可进行用户类型设置。 Auditor：Ranger审计管理员，可查看服务权限管理插件及权限访问控制策略的内容。 User：普通用户，可以被Ranger管理员赋予具体权限。
SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外，Impala还使用与Apache Hive相同的元数据、SQL语法（Hive SQL）、ODBC驱动程序和用户界面（Hue中的Impala查询UI）。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Imp
SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外，Impala还使用与Apache Hive相同的元数据，SQL语法（Hive SQL），ODBC驱动程序和用户界面（Hue中的Impala查询UI）。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Imp
Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。
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