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concurrent.Future<RecordMetadata> send(ProducerRecord<K,V> record) 不带回调函数的发送接口，通常使用Future的get()函数阻塞发送，实现同步发送。 java.util.concurrent.Future<RecordMetadata>
/value> </property> JAVA样例：使用JDBC接口访问HBase public String getURL(Configuration conf) { String phoenix_jdbc
/value> </property> JAVA样例：使用JDBC接口访问HBase public String getURL(Configuration conf) { String phoenix_jdbc
”信息。 打开IntelliJ IDEA，选择“File > Project Structures...”进入“Project Structure”页面。 在“Project Structure”页面，选择“Artifacts”，单击“+”并选择“JAR > Empty”。 图3
setStayTime(Integer.parseInt(parts[2].trim())); return femaleInfo; } }); // 注册表。
通过Flume采集指定目录日志系统文件至HDFS 应用场景 Flume是一个分布式、可靠和高可用的海量日志聚合的系统。它能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集、聚合、移动，最后存储到一个中心化数据存储系统中。支持在系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。同时，提供对数据进行简
l future*egg six*egg sasl-*linux-$(uname -p).egg thrift-*egg thrift_sasl*egg “dependency_python3.8”目录： /usr/local/bin/easy_install future*egg
添加目录到源文件路径 设置工程JDK。 在IntelliJ IDEA的菜单栏中，选择“File > Project Structure...”，弹出“Project Structure”窗口。 选择“SDKs”，单击加号选择“JDK”。 图2 选择“JDK” 在弹出的“Select Home Directory
l future*egg six*egg sasl-*linux-$(uname -p).egg thrift-*egg thrift_sasl*egg “dependency_python3.8”目录： /usr/local/bin/easy_install future*egg
如下命令创建maxwell用户（其中XXXXXX是密码，请修改为实际值）。命令中如果携带认证密码信息可能存在安全风险，在执行命令前建议关闭系统的history命令记录功能，避免信息泄露。 如果Maxwell程序部署在非MySQL机器上，则创建的maxwell用户需要有远程登录数据库的权限，此时创建命令为
setStayTime(Integer.parseInt(parts[2].trim())); return femaleInfo; } }); // 注册表。
setStayTime(Integer.parseInt(parts[2].trim())); return femaleInfo; } }); // 注册表。
1及之后版本，告警名称从“系统熵值不足”变成“操作系统熵值不足”。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 12040 重要 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群或系统名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 对系统的影响
在下拉框中选择“Structure for New Projects”。 图3 Configure 在弹出的“Project Structure for New Projects”页面中，选择“SDKs”，单击加号添加JDK。 图4 Project Structure for New Projects
Defaults 在“Project Defaults”菜单中选择“Project Structure”。 图4 Project Defaults 在打开的“Project Structure”页面中，选择“SDKs”，单击绿色加号添加JDK。 图5 添加JDK 在弹出的“Select
r.call(Executors.java:511) at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor
Flink使用pipeline.operator-chaining定位问题 问题现象 Flink运行过程中会将算子进行串联形成一个task来降低网络等开销，但是在遇到背压、数据不准确等情况时，因为多个算子串联在一起，无法快速定位是哪个算子有问题。 解决方法 通过将“pipeline
Flink使用pipeline.operator-chaining定位问题 问题现象 Flink运行过程中会将算子进行串联形成一个task来降低网络等开销，但是在遇到背压、数据不准确等情况时，因为多个算子串联在一起，无法快速定位是哪个算子有问题。 解决方法 通过将“pipeline
Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点： 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展 容错性好
配置Spark Streaming对接Kafka时数据后进先出功能 配置Spark Streaming对接Kafka可靠性 配置Structured Streaming使用RocksDB做状态存储 父主题： 使用Spark/Spark2x
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