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原因分析 DataNode有许多写失败的日志。 图2 DataNode写失败的日志 短时间内写入大量文件导致这种情况，因此DataNode内存不足。 图3 写入大量文件导致DataNode内存不足 解决办法 检查DataNode内存配置，以及机器剩余内存是否充足。 增加DataNode内存，并重启DataNode。
5.0及以后版本。 使用场景 通过CompiledPlan提交的作业，算子的并行度、算子的TTL都以CompiledPlan中的值为准，而不是“flink-conf.yaml”中的值。FlinkSQL支持通过修改作业的CompiledPlan来设置算子并行度。 修改CompiledPlan时不能破坏Json
hold”参数以百分比的形式配置忽略黑名单节点的阈值。建议根据集群规模，适当增大该参数的值，如3个节点的集群， 建议增大到50%。 Superior调度器的框架设计是基于时间的异步调度，当NodeManager故障后，ResourceManager无法快速的感知到NodeMana
AK/SK签名认证方式仅支持消息体大小12M以内，12M以上的请求请使用Token认证。 AK/SK既可以使用永久访问密钥中的AK/SK，也可以使用临时访问密钥中的AK/SK，但使用临时访问密钥的AK/SK时需要额外携带“X-Security-Token”字段，字段值为临时访问密钥的security_token。
对于批量初始化后需要接Flink或Spark流作业实时写入的场景，一般建议通过对上有消息进行过滤，从一个指定的时间范围开始消费来控制数据的重复接入量（例如Spark初始化完成后，Flink消费Kafka时过滤掉2小时之前的数据），如果无法对kafka消息进行过滤，则可以考虑先实时
<arg> 暂停指定的job -resume <arg> 恢复指定的job -D <property=value> 给指定的属性赋值 oozie admin -oozie <arg> 指定oozie server地址 -status 显示oozie服务状态 Oozie其他的命令和参数可参见以下地址：https://oozie
examples.KafkaWordCount。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。 object KafkaWordCount { def main(args: Array[String]):
参数解释： 作业最终结果。 约束限制： 不涉及 取值范围： FAILED：执行失败的作业 KILLED：执行中被手动终止的作业。 UNDEFINED：正在执行的作业。 SUCCEEDED：执行成功的作业。 默认取值： 不涉及 job_state String 参数解释： 作业执行状态。
方法三：数据老化，按照业务逻辑分析大的维度表是否可以通过数据老化清理无效的维度数据从而降低数据规模。 数据量非常小的事实表 这种可以在预估很长一段时间的数据增长量的前提下使用非分区表预留稍宽裕一些的桶数来提升读写性能。 确认表内桶数 Hudi表的桶数设置，关系到表的性能，需要格外引起注意。
protocol", protocol)”注释掉。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。其默认值为“append”。 public class SecurityKafkaWordCount
hold”参数以百分比的形式配置忽略黑名单节点的阈值。建议根据集群规模，适当增大该参数的值，如3个节点的集群， 建议增大到50%。 Superior调度器的框架设计是基于时间的异步调度，当NodeManager故障后，ResourceManager无法快速的感知到NodeMana
使用MRS客户端中Hive的lib目录下（/opt/Bigdata/client/Hive/Beeline/lib）的jackson开头的jar包替换Sqoop的lib下的相应jar包。 图2 jackson开头的jar 将MRS Hive客户端中（/opt/Bigdata/client/H
examples.KafkaWordCount。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。 object KafkaWordCount { def main(args: Array[String]):
) 描述 从表或分区中移除所有行。用户可以通过partition_spec一次性删除分区表的多个分区，如果不指定就一次清除分区表的所有分区。当表属性“auto.purge”采用默认值“false”时，被删除的数据行将保存到文件系统的回收站，否则，当“auto.purge”设
用于监控正在运行的或者历史的Spark作业在Spark框架各个阶段的细节以及提供日志显示，帮助用户更细粒度地开发、配置和调优作业。 Spark SQL常用概念 DataFrame DataFrame是一个由多个列组成的结构化的分布式数据集合，等同于关系数据库中的一张表，或者是R/Python中的Data
是，表示当前本服务未启用Ranger鉴权插件，可单击“启用Ranger鉴权”启用该功能。 否，表示当前本服务已启用Ranger鉴权插件，可通过Ranger管理界面配置访问该服务资源的权限策略。 若不存在该选项，则表示当前服务不支持Ranger鉴权插件，未开启Ranger鉴权。 父主题： Ranger常见问题
是，表示当前本服务未启用Ranger鉴权插件，可单击“启用Ranger鉴权”启用该功能。 否，表示当前本服务已启用Ranger鉴权插件，可通过Ranger管理界面配置访问该服务资源的权限策略。 如果不存在该选项，则表示当前服务不支持Ranger鉴权插件，未开启Ranger鉴权。 父主题： Ranger常见问题
增加Hive表字段超时 用户问题 增加Hive表字段报错。 问题现象 Hive对包含10000+分区的表执行ALTER TABLE table_name ADD COLUMNS(column_name string) CASCADE;，报错如下： Timeout when executing
（真实复制的jar包） chown omm:ficommon htrace-core-3.1.0-incubating.jar （真实复制的jar包） 查看hosts文件，对其他所有节点进行同样的复制jar包操作。 重新运行sqoop任务，产生报错如下： 去HBase的安装目录下查找文件。
<arg> 暂停指定的job -resume <arg> 恢复指定的job -D <property=value> 给指定的属性赋值 oozie admin -oozie <arg> 指定oozie server地址 -status 显示oozie服务状态 Oozie其他的命令和参数可参见以下地址：https://oozie
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