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HDFS的路径。 由于Spark Structured Streaming Kafka的依赖包在客户端的存放路径与其他依赖包不同，如其他依赖包路径为“$SPARK_HOME/jars”，而Spark Streaming Structured Kafka依赖包路径为“$SPARK_
上传云平台后并提交运行，以实现指定的业务目标。 MRS集群提供了在线的作业管理功能，用户可直接在MRS管理控制台界面中快速创建并运行作业，系统支持包括MapReduce、Spark、HiveSQL和SparkSQL等类型的作业。同时用户也可以通过集群客户端的方式将作业提交至大数据组件服务端运行。
火水电，AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 图1表示区域和可用区之间的关系。 图1 区域和可用区 目前，华为云已在全球多个地域开放云服务，您可以根据需求选择适合自己的区域和可用区。更多信息请参见华为云全球站点。
Structured Streaming 任务提交方式变更 问题 用户提交结构流任务时，通常需要通过--jars命令指定kafka相关jar包的路径，例如--jars /kafkadir/kafka-clients-x.x.x.jar,/kafkadir/kafka_2.11-x
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的组件和流式处理组件。 自定义：全量自定义组件组合的MRS集群，MRS 3.x及之后版本支持此类型。 集群ID 集群的唯一标识，创建集群时系统自动赋值，不需要用户设置。 创建时间 显示集群创建的时间。 可用区 集群工作区域下的可用区，创建集群时设置。 Kerberos认证 登录M
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。
structured streaming功能与可靠性介绍 Structured Streaming支持的功能 支持对流式数据的ETL操作。 支持流式DataFrames或Datasets的schema推断和分区。 流式DataFrames或Datasets上的操作：包括无类型，类
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场景说明 场景说明 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 数据规划 StructuredStreaming样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有kafka权限用户）。
Spark Structured Streaming样例程序 Spark Structured Streaming样例程序开发思路 Spark Structured Streaming样例程序（Java） Spark Structured Streaming样例程序（Scala）
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告警ID 告警级别 是否自动清除 12102 重要 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 对系统的影响 影响单集群跨AZ的高可用能力。 可能原因 支持容灾的组件角色未按容灾需求部署。 处理步骤 获取告警的信息。 在FusionInsight
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产生告警的主机名。 NameService名 产生告警的NameService名称。 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 HDFS存储数据丢失，HDFS可能会进入安全模式，无法提供写服务。丢失的块数据同时无法恢复。 可能原因 DataNode实例异常。
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