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查看云服务操作日志 登录 MRS 管理控制台。 单击“操作日志”，查看日志详情。 日志列表默认按时间顺序排列，时间最近的日志显示在最前端。 日志信息中的各字段说明如表1所示。 表1 日志说明 参数 参数说明 操作类型 记录执行的操作类型，包括： 集群操作 作业操作 数据操作 操作IP 记录执行操作的IP地址。 说明： 当MRS集群部署失败时，集群会被自动删除，并且自动删除集群的操作日志中不包含用户的“操作IP”信息。 用户 执行操作的用户。 操作内容 记录实际操作内容，不超过2048字符。 时间 记录操作的时间。对于已删除的集群，界面只显示6个月内的日志信息，若需要查看6个月之前的日志信息，请联系华为云支持人员。 企业项目 操作的集群所属的企业项目。
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查看作业状态 登录MRS管理控制台。 选择“现有集群”，选中一个运行中的集群并单击集群名称，进入集群信息页面。 单击“作业管理”，即可查看当前MRS集群已创建的作业列表及状态。 作业列表默认按提交时间顺序排列，各类作业列表参数说明如表1所示，可通过作业类型和作业状态快速筛选作业。 表1 作业列表参数 参数 参数说明 作业名称/ID 作业的名称，新增作业时配置。 ID是作业的唯一标识，作业新增后系统自动赋值。 用户名称 提交作业的用户名称。 作业类型 作业类型。 说明： 在MRS集群“文件管理”页面进行文件的导入导出操作后，您可以在“作业管理”页面查看Distcp类型的作业详情。 状态 显示作业的状态。 已提交：作业已提交。 已接受：作业提交成功后的初始状态。 运行中：作业执行过程中。 已完成：作业执行完成，并且执行成功。 已终止：作业执行过程中，停止执行。 异常：作业执行过程中报错，或者作业执行完成，但执行失败。 执行结果 显示作业执行完成的结果。 未定：正在执行的作业。 成功：执行成功的作业。 终止：执行中被手动终止的作业。 失败：执行失败的作业。 说明： 作业执行成功或失败后都不能再次执行，只能重新添加作业。 队列名称 提交作业用户绑定的资源队列的名称。 作业提交时间 记录作业提交的开始时间。 作业结束时间 记录作业执行完成或手工停止的时间。 操作 对当前作业执行相关操作，请参考管理MRS集群作业。
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解决方法 找到重启前的主NameNode，进入其数据目录（查看配置项“dfs.namenode.name.dir”可获取，例如/srv/BigData/namenode/current），得到最新的FSImage文件的序号。一般如下： 查看各JournalNode的数据目录（查看配置项“dfs.journalnode.edits.dir”可获取，例如/srv/BigData/journalnode/hacluster/current），查看序号从第一步获取到的序号开始的edits文件，看是否有不连续的情况（即前一个edits文件的最后一个序号和后一个edits文件的第一个序号不是连续的，如下图中的edits_0000000000013259231-0000000000013259237和后一个edits_0000000000013259239-0000000000013259246就是不连续的）。 如果有这种不连续的edits文件，则需要查看其它的JournalNode的数据目录或NameNode数据目录中，有没有连续的该序号相关的连续的edits文件。如果可以找到，复制一个连续的片段到该JournalNode。 如此把所有的不连续的edits文件全部都修复。 重启NameNode，观察是否成功。如还是失败，请联系技术支持。
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前提条件 集群已安装HDFS、Yarn、Kafka、Flink和Hive（且服务名称必须为Hive）等服务。 包含Hive服务的客户端已安装，安装路径如：/opt/client。 Flink支持1.12.2及以后版本，Hive支持3.1.0及以后版本。 参考创建FlinkServer权限角色创建一个具有FlinkServer管理员权限的用户用于访问Flink WebUI，如：flink_admin。 参考创建FlinkServer集群连接步骤中的“说明”获取访问Flink WebUI用户的客户端配置文件及用户凭据。
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问题排查步骤 磁盘或其他存储介质问题导致merge过慢或者中止。 登录Manager页面，检查是否存在磁盘容量不足或其他磁盘告警，如果存在，请按照告警指导处理。 如果是磁盘容量不足，也可以联系客户删除部分过期数据，释放空间，快速恢复业务。 Zookeeper异常导致merge无法正常执行。 登录Manager页面，检查ZooKeeper是否存在服务不可用、ClickHouse服务在ZooKeeper的数量配额使用率超过阈值等相关告警，如果存在，请按照告警指导处理。 执行如下SQL排查是否存在副本同步队列任务积压： select FQDN() as node,type,count() from clusterAllReplicas(default_cluster, system.replication_queue) group by node,type; 如果存在积压，请查看副本队列中的任务是否报错，并根据报错信息处理。 执行如下SQL排查是否存在节点间表结构不一致。 select FQDN(), create_table_query from clusterAllReplicas(default_cluster,system.tables) where name = '${table_name}' group by FQDN(),create_table_query; 如果存在，请将不一致的表结构修改一致。 执行如下SQL排查是否存在mutation任务异常： select FQDN(), database, table, mutation_id, create_time, command from clusterAllReplicas(default_cluster, system.mutations) where is_done = '0' order by create_time asc; 如果mutation任务正常，等待mutation任务完成，如果mutation任务异常，清理异常的mutation任务。 业务写入压力过大导致merge速度小于insert速度。 可以用以下SQL语句检查报错节点最近一小时的写入条数和频次： select tables,written_rows,count() from system.query_log where type='QueryFinish' and query_start_time between (toUnixTimestamp(now()) - 3600) AND toUnixTimestamp(now()) and query_kind = 'Insert' group by tables,written_rows order by written_rows limit 10; 业务上建议一次写入一个分区，写入频率不要太快，不要小批量数据的插入，适当增大每次插入的时间间隔。 如果没有触发Merge，或者Merge较慢，需要调整参数加快Merge。 加速Merge，需要调整如下参数，请参考加速Merge操作： 配置项 参考值 max_threads CPU核数*2 background_pool_size CPU核数 merge_max_block_size 8192的整数倍，根据CPU内存资源大小调整 cleanup_delay_period 适当小于默认值 30
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前提条件 已创建包含Doris服务的集群，集群内各服务运行正常。 待连接Doris数据库的节点与MRS集群网络互通。 创建具有Doris管理权限的用户。 集群已启用Kerberos认证（安全模式） 在 FusionInsight Manager中创建一个人机用户，例如“dorisuser”，创建一个拥有“Doris管理员权限”的角色绑定给该用户。 使用新建的用户dorisuser重新登录FusionInsight Manager，修改该用户初始密码。 集群未启用Kerberos认证（普通模式） 使用admin用户连接Doris后，创建具有管理员权限的角色并绑定给用户。 已安装MySQL客户端，相关操作可参考使用MySQL客户端连接Doris。 如果Doris通过Catalog跨集群访问Hive数据，需要配置跨集群互信，相关操作可参考配置跨Manager集群互信。
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HBase数据类型映射 HBase是基于字节的分布式存储系统，它将所有数据类型存储为字节数组。要在HetuEngine中表示HBase数据，需要先在HetuEngine中通过创建映射表的方式为HetuEngine列限定符选择与HBase列限定符的值相匹配的数据类型。 目前HetuEngine列限定符支持以下数据类型：VARCHAR、TINYINT、SMALLINT、INTEGER、BIGINT、DOUBLE、BOOLEAN、TIME、DATE和TIMESTAMP。
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添加HBase数据源前提条件 数据源所在集群 域名 与HetuEngine集群域名不能相同。 数据源所在集群与HetuEngine集群节点网络互通。 在HetuEngine所在集群的所有节点的“/etc/hosts”文件中，添加待对接数据源所在集群的主机名称和对应的IP映射，及其“/etc/hosts”文件中的“10.10.10.10 hadoop.系统域名”（如“10.10.10.10 hadoop.hadoop.com”），否则HetuEngine无法根据主机名称连接到非本集群节点。 已创建HetuEngine计算实例。
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操作场景 FlinkServer支持对接JDBC。本示例以安全模式FlinkServer、Kafka为例，介绍JDBC的MySQL作为Source表、Sink表以及维表的DDL定义，以及创建表时使用的WITH参数和代码示例，指导如何在FlinkServer作业管理页面对接JDBC。 FlinkServer界面回显FlinkSQL时，SQL中的“password”字段将显示为空，在回显状态下需要将密码信息补齐后再提交作业。
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Flink SQL与JDBC数据类型对应关系 Flink SQL数据类型 MySQL数据类型 Oracle数据类型 PostgreSQL数据类型 SQL Server数据类型 BOOLEAN BOOLEAN TINYINT(1) - BOOLEAN BIT TINYINT TINYINT - - TINYINT SMALLINT SMALLINT TINYINT UNSIGNED - SMALLINT INT2 SMALLSERIAL SERIAL2 SMALLINT INT INT MEDIUMINT SMALLINT UNSIGNED - INTEGER SERIAL INT BIGINT BIGINT INT UNSIGNED - BIGINT BIGSERIAL BIGINT FLOAT FLOAT BINARY_FLOAT REAL FLOAT4 REAL DOUBLE DOUBLE DOUBLE PRECISION BINARY_DOUBLE FLOAT8 DOUBLE PRECISION FLOAT STRING CHAR(n) VARCHAR(n) TEXT CHAR(n) VARCHAR(n) CLOB CHAR(n) CHARACTER(n) VARCHAR(n) CHARACTER VARYING(n) TEXT CHAR(n) NCHAR(n) VARCHAR(n) NVARCHAR(n) TEXT NTEXT BYTES BINARY VARBINARY BLOB RAW(s) BLOB BYTEA BINARY(n) VARBINARY(n) ARRAY - - ARRAY - DATE DATE DATE DATE DATE TIME [(p)] [WITHOUT TIMEZONE] TIME [(p)] DATE TIME [(p)] [WITHOUT TIMEZONE] TIME(0) TIMESTAMP [(p)] [WITHOUT TIMEZONE] DATETIME [(p)] TIMESTAMP [(p)] [WITHOUT TIMEZONE] TIMESTAMP [(p)] [WITHOUT TIMEZONE] DATETIME DATETIME2 DECIMAL(20, 0) BIGINT UNSIGNED - - - DECIMAL(p, s) NUMERIC(p, s) DECIMAL(p, s) SMALLINT FLOAT(s) DOUBLE PRECISION REAL NUMBER(p, s) NUMERIC(p, s) DECIMAL(p, s) DECIMAL(p, s)
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加密 Spark支持Akka和HTTP（广播和文件服务器）协议的SSL，但WebUI和块转移服务仍不支持SSL。 SSL必须在每个节点上配置，并使用特殊协议为通信涉及到的每个组件进行配置。 表24 参数说明 参数 描述 默认值 spark.ssl.enabled 是否在所有被支持协议上开启SSL连接。 与spark.ssl.xxx类似的所有SSL设置指示了所有被支持协议的全局配置。为了覆盖特殊协议的全局配置，在协议指定的命名空间中必须重写属性。 使用“spark.ssl.YYY.XXX”设置覆盖由YYY指示的特殊协议的全局配置。目前YYY可以是基于Akka连接的akka或广播与文件服务器的fs。 false spark.ssl.enabledAlgorithms 以逗号分隔的密码列表。指定的密码必须被JVM支持。 - spark.ssl.keyPassword key-store的私人密钥密码。 - spark.ssl.keyStore key-store文件的路径。该路径可以绝对或相对于开启组件的目录。 - spark.ssl.keyStorePassword key-store的密码。 - spark.ssl.protocol 协议名。该协议必须被JVM支持。本页所有协议的参考表。 - spark.ssl.trustStore trust-store文件的路径。该路径可以绝对或相对于开启组件的目录。 - spark.ssl.trustStorePassword trust-store的密码。 -
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安全性 Spark目前支持通过共享密钥认证。可以通过spark.authenticate配置参数配置认证。该参数控制Spark通信协议是否使用共享密钥执行认证。该认证是确保双边都有相同的共享密钥并被允许通信的基本握手。如果共享密钥不同，通信将不被允许。共享密钥通过如下方式创建： 对于YARN部署的Spark，将spark.authenticate配置为真会自动处理生成和分发共享密钥。每个应用程序会独占一个共享密钥。 对于其他类型部署的Spark，应该在每个节点上配置Spark参数spark.authenticate.secret。所有Master/Workers和应用程序都将使用该密钥。 表25 参数说明 参数 描述 默认值 spark.acls.enable 是否开启Spark acls。如果开启，它将检查用户是否有访问和修改job的权限。请注意这要求用户可以被识别。如果用户被识别为无效，检查将不被执行。UI可以使用过滤器认证和设置用户。 true spark.admin.acls 逗号分隔的有权限访问和修改所有Spark job的用户/管理员列表。如果在共享集群上运行并且工作时有MRS集群管理员或开发人员帮助调试，可以使用该列表。 admin spark.authenticate 是否Spark认证其内部连接。如果不是运行在YARN上，请参见spark.authenticate.secret。 true spark.authenticate.secret 设置Spark各组件之间验证的密钥。如果不是运行在YARN上且认证未开启，需要设置该项。 - spark.modify.acls 逗号分隔的有权限修改Spark job的用户列表。默认情况下只有开启Spark job的用户才有修改列表的权限（例如删除列表）。 - spark.ui.view.acls 逗号分隔的有权限访问Spark web ui的用户列表。默认情况下只有开启Spark job的用户才有访问权限。 -
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开启Spark进程间的认证机制 目前Spark进程间支持共享密钥方式的认证机制，通过配置spark.authenticate可以控制Spark在通信过程中是否做认证。这种认证方式只是通过简单的握手来确定通信双方享有共同的密钥。 在Spark客户端的“spark-defaults.conf”文件中配置如下参数。 表26 参数说明 参数 描述 默认值 spark.authenticate 在Spark on YARN模式下，将该参数配置成true即可。密钥的生成和分发过程是自动完成的，并且每个应用独占一个密钥。 true
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Compression 数据压缩是一个以CPU换内存的优化策略，因此当Spark内存严重不足的时候（由于内存计算的特质，这种情况非常常见），使用压缩可以大幅提高性能。目前Spark支持三种压缩算法：snappy，lz4，lzf。Snappy为默认压缩算法，并且调用native方法进行压缩与解压缩，在Yarn模式下需要注意堆外内存对Container进程的影响。 表27 参数说明 参数 描述 默认值 spark.io.compression.codec 用于压缩内部数据的codec，例如RDD分区、广播变量和shuffle输出。默认情况下，Spark支持三种压缩算法：lz4，lzf和snappy。可以使用完全合格的类名称指定算法，例如org.apache.spark.io.LZ4CompressionCodec、org.apache.spark.io.LZFCompressionCodec及org.apache.spark.io.SnappyCompressionCodec。 lz4 spark.io.compression.lz4.block.size 当使用LZ4压缩算法时LZ4压缩中使用的块大小（字节）。当使用LZ4时降低块大小同样也会降低shuffle内存使用。 32768 spark.io.compression.snappy.block.size 当使用Snappy压缩算法时Snappy压缩中使用的块大小（字节）。当使用Snappy时降低块大小同样也会降低shuffle内存使用。 32768 spark.shuffle.compress 是否压缩map任务输出文件。建议压缩。使用spark.io.compression.codec进行压缩。 true spark.shuffle.spill.compress 是否压缩在shuffle期间溢出的数据。使用spark.io.compression.codec进行压缩。 true spark.eventLog.compress 设置当spark.eventLog.enabled设置为true时是否压缩记录的事件。 false spark.broadcast.compress 在发送之前是否压缩广播变量。建议压缩。 true spark.rdd.compress 是否压缩序列化的RDD分区（例如StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER的分区）。牺牲部分额外CPU的时间可以节省大量空间。 false
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HistoryServer HistoryServer读取文件系统中的EventLog文件，展示已经运行完成的Spark应用在运行时的状态信息。 表14 参数说明 参数 描述 默认值 spark.history.fs.logDirectory History server的日志目录 - spark.history.ui.port JobHistory侦听连接的端口。 18080 spark.history.fs.updateInterval History server所显示信息的更新周期，单位为秒。每次更新检查持久存储中针对事件日志进行的更改。 10s spark.history.fs.update.interval.seconds 每个事件日志更新检查的间隔。与spark.history.fs.updateInterval功能相同，推荐使用spark.history.fs.updateInterval。 10s spark.history.updateInterval 该配置项与spark.history.fs.update.interval.seconds和spark.history.fs.updateInterval功能相同，推荐使用spark.history.fs.updateInterval。 10s
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