Cluster为用户自建的队列。 传参不能为JSON格式。 对应批处理作业提交提供两个接口： 异步 asyncSubmit，提交后直接返回，不等待 同步 submit，提交后会一直等待作业执行结束 删除批处理作业 DLI 提供删除批处理作业的接口。您可以使用该接口删除批处理作业。示例代码如下： 1 2 3 4

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查看风险端口 背景信息 华为乾坤执行风险评估后，租户可以在“IP端口明细”区域中查看已授权设备的具体风险端口扫描结果，并作进一步处置。 操作步骤 登录华为乾坤控制台，选择“ > 我的服务 > 边界防护与响应”。 在右上角菜单栏选择“暴露面风险监测”。 设置查询条件，单击“搜索”。

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认是否为客户业务密码配置错误， 是：请获取正确的用户名和密码登录主机。 否，请对攻击源主机进行网络隔离，并立即进行安全排查。 端口扫描/主机扫描 端口扫描 一种常见的网络侦查技术，攻击者使用特定的工具或程序向目标主机发送数据包，以确定目标主机上开放的端口和正在运行的服务。 主机扫描

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TCP 25端口出方向无法访问时怎么办？ 问题描述 无法使用TCP 25端口连接外部地址。例如，运行Telnet smtp.***.com 25，该命令执行失败。 问题原因 为了提升华为云IP地址发邮件的质量，基于安全考虑，TCP 25端口出方向默认被封禁，无法使用TCP 25端口连接外部地址。

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的公网IP地址进行互联网暴露面风险监测。 使用场景 通过nmap工具，对用户已授权的公网IP地址进行周期性互联网暴露面风险监测扫描，包括端口扫描和服务扫描，并对扫描结果进行保存。华为乾坤结合预置的风险服务，标注高危端口服务，并对紧急风险，通过短信、邮件的方式通知用户。 风险 nm

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日志的时间。 批处理消息最大值 Kafka允许的最大批处理大小，如果启用消息压缩，则表示压缩后的最大批处理大小。 如果增加“批处理消息最大值”的值，且存在消费者版本早于0.10.2，此时消费者的“fetch size”值也必须增加，以便消费者可以获取增加后的批处理大小。 描述 Topic的描述信息。

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上传分组资源：上传Spark作业所需的资源包。 查询组内资源包：确认上传的资源包是否正确。 创建批处理作业：创建并提交Spark批处理作业。 查询批处理作业状态：查看批处理作业状态。 查询批处理作业日志：查看批处理作业日志。 操作步骤 创建通用队列。具体请参考创建队列。 上传分组资源。 接口相关信息

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对于高并发的GDS导入场景，为了保持GDS和DN间的数据连接稳定，可以将GDS 服务器 环境和DN所在环境的TCP Keepalive检测时间增长（推荐增长至5分钟）。调整集群环境的TCP Keepalive参数会影响故障检测的响应时间。 任务示例 创建一个名为reasons的目标表。 1

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ALM-50220 TCP包接收错误的次数的比率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检查TCP包接收错误的次数的比率，当检查到该值超出阈值（默认值为5%）时产生该告警。 当TCP包接收错误的次数的比率低于阈值时，告警清除。 告警属性 告警ID 告警级别 是否可自动清除 50220

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基于IoT边缘实现OT数采（Modbus-TCP） 实验简介 操作步骤 常见问题

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Flink作业模板相关API 包括新建模板、更新模板、删除模板和查询模板列表。 Spark作业相关API 包括创建批处理作业、取消批处理作业、查询批处理作业列表、查询批处理作业详情、查询批处理作业状态和查询批处理作业日志。 Spark作业模板相关API 包括保存SQL模板、创建作业模板等模板相关API。

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有公网访问权限，并配置如下安全组。 表1 安全组规则 方向 协议 端口 源地址 说明 入方向 TCP 9094 0.0.0.0/0 通过公网访问Kafka（明文接入）。 入方向 TCP 9095 0.0.0.0/0 通过公网访问Kafka（密文接入）。 创建目标Kafka实例。

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pala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，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下：

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pala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，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下：

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对于高并发的GDS导入场景，为了保持GDS和DN间的数据连接稳定，可以将GDS服务器环境和DN所在环境的TCP Keepalive检测时间增长（推荐增长至5分钟）。调整集群环境的TCP Keepalive参数会影响故障检测的响应时间。 enable_stream_operator=o

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pala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，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下：

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String 项目编号，获取方法请参见项目ID和账号ID。 jobName 否 String 作业名称。 如果要查询指定批处理作业的实例列表，jobName就是批处理作业名称； 如果要查询实时作业下某个节点关联的子作业，jobName格式为[实时作业名称]_[节点名称]。 minPlanTime

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度为1～128个字符。 子作业名称 是 选择需要调用的子作业名称。 说明： 您只能选择已存在的批处理作业名称，此批处理作业不能为作业本身，并且该批处理作业为不包含Sub Job节点的作业。 子作业参数名称 是/否 当节点属性中子作业参数配置为空时，子作业使用自身参数变量执行。父作业的“子作业参数名称”不显现。

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开发作业前，您可以通过图1了解数据开发模块作业开发的基本流程。 图1 作业开发流程 新建作业：当前提供两种作业类型：批处理和实时处理，分别应用于批量数据处理和实时连接性数据处理，其中批处理作业还支持Pipeline和单节点作业两种模式，具体请参见新建作业。 开发作业：基于新建的作业，进行作业

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V2.0考试覆盖：大数据应用开发总指导、大数据主流技术、大数据场景化解决方案（离线批处理、实时检索、实时流处理、融合数仓）、大数据应用开发流程等内容。 知识点 大数据应用开发总指导 5% 大数据离线批处理场景化解决方案 20% 大数据实时检索场景化解决方案 25% 大数据实时流计算场景化解决方案

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tasks)，即仅执行一次的任务，它保证批处理任务的一个或多个 Pod 成功结束。 短时任务（Job）：是Kubernetes用来控制批处理型任务的资源对象。批处理业务与长期伺服业务（Deployment、Statefulset）的主要区别是批处理业务的运行有头有尾，而长期伺服业务在

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