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通过Windows系统提交MapReduce任务 配置场景 用户将MapReduce任务从Windows上提交到Linux上运行，则“mapreduce.app-submission.cross-platform”参数值需配置为“true”。若集群无此参数，或参数值为“false”，则表示集群不支
调度器会维护队列的信息。用户可以向一个或者多个队列提交应用。每次NM心跳的时候，调度器会根据一定规则选择一个队列，再选择队列上的一个应用，并尝试在这个应用上分配资源。若因参数限制导致分配失败，将选择下一个应用。选择一个应用后，调度器会处理此应用的资源申请。其优先级从高到低依次为：本地资源的申请、同机架的申请，任意机器的申请。
本章节适用于MRS 3.x及后续版本集群。 配置场景 启动该配置的过程中，ApplicationMaster在创建Container时，分配的内存会根据任务总数的浮动自动调整，资源利用更加灵活，提高了客户端应用运行的容错性。 配置描述 参数入口： 参考修改集群服务配置参数进入Yar
StringBuilder("https://").append(restHostName).append(":21309").toString(); String nonSecurityModeUrl = new StringBuilder("http://").append(restHostName)
Flume读取数据异常 告警解释 告警模块对Flume Source的状态进行监控，当Source读取不到数据的时长超过阈值时，系统即时上报告警。 默认阈值为0，表示不开启。用户可通过conf目录下的配置文件properties.properties修改阈值：修改对应source的“NoDatatime”参数。
lib/hadoop-streaming-*.jar /apps/templeton/ 其中/apps/templeton/需要根据不同的实例进行修改，默认实例使用/apps/templeton/，Hive1实例使用/apps1/templeton/，以此类推。 避免对同一张表同时进行读写操作
Hadoop存储技术上难以实现或无法实现的应用。 Kudu的应用场景有： 需要最终用户立即使用新到达数据的报告型应用。 同时支持大量历史数据查询和细粒度查询的时序应用。 使用预测模型并基于所有历史数据定期刷新预测模型来做出实时决策的应用。 Kudu开发接口简介 Kudu本身是由C
参数 描述 默认值 yarn.app.mapreduce.am.resource.mb 该参数值必须大于下面参数的堆大小。单位：MB 1536 yarn.app.mapreduce.am.command-opts 传递到MapReduce ApplicationMaster的JVM启动参数。
参数 描述 默认值 yarn.app.mapreduce.am.resource.mb 该参数值必须大于下面参数的堆大小。单位：MB 1536 yarn.app.mapreduce.am.command-opts 传递到MapReduce ApplicationMaster的JVM启动参数。
x及以前版本） 告警解释 Controller按30秒周期检测NodeAgent状态。当Controller连续三次未接收到某个NodeAgent的状态报告时，产生该告警。 当Controller可以正常接收时，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 可自动清除 12006 致命 是 告警参数
该任务。 可能原因 执行MapReduce任务需要较长时间。但指定的时间少于所需的执行时间。 处理步骤 检查时间是否正确设置。 把“-Dapplication.timeout.interval”设置成较大的值，或者不对参数进行设置。查看MapReduce任务是否能成功执行。 是，执行2
如何采用Java命令提交Spark应用 问题 除了spark-submit命令提交应用外，如何采用Java命令提交Spark应用？ 回答 您可以通过org.apache.spark.launcher.SparkLauncher类采用java命令方式提交Spark应用。详细步骤如下： 定义org
配置MapReduce任务日志归档和清理机制 配置场景 执行一个MapReduce应用会产生两种类型日志文件：作业日志和任务日志。 作业日志由MRApplicationMaster产生，详细记录了作业启动时间、运行时间，每个任务启动时间、运行时间、Counter值等信息。此日志内
配置MapReduce任务日志归档和清理机制 配置场景 执行一个MapReduce应用会产生两种类型日志文件：作业日志和任务日志。 作业日志由MRApplicationMaster产生，详细记录了作业启动时间、运行时间，每个任务启动时间、运行时间、Counter值等信息。此日志内
Doris部分特性和功能不可用，例如：冷热分离和Hive OBS Catalog等。 可能原因 获取的AK/SK失效。 连接OBS失败。 处理步骤 确认上报告警原因。 登录FusionInsight Manager，选择“运维 > 告警 > 告警”，选中“告警ID”为“50229”的告警，查看“
根据业务逻辑，开发对应的Spark应用程序。并设置用户编写的Spark应用程序的主类等常数。准备业务应用代码及其相关配置。不同场景的示例请参考开发Spark应用。 调用org.apache.spark.launcher.SparkLauncher.launch()方法，将用户的应用程序提交。 将S
REGEXP_SUBSTR('na1-appsrv35-sj35', '[^-]+') 聚合 AVG 获取平均数。 AVG(X) COUNT 获取数据条数。 COUNT(*) MAX 获取最大值。 MAX(NAME) MIN 获取最小值。 MIN(NAME) SUM 数字求合。 SUM(X) STDDEV_POP
查看Flink应用调测结果 操作场景 Flink应用程序运行完成后，您可以查看运行结果数据，也可以通过Flink WebUI查看应用程序运行情况。 操作步骤 查看Flink应用运行结果数据。 当用户查看执行结果时，需要在Flink的web页面上查看Task Manager的Stdout日志。
Hadoop存储技术上难以实现或无法实现的应用。 Kudu的应用场景有： 需要最终用户立即使用新到达数据的报告型应用。 同时支持大量历史数据查询和细粒度查询的时序应用。 使用预测模型并基于所有历史数据定期刷新预测模型来做出实时决策的应用。 Kudu开发接口简介 Kudu本身是由C
MetaStore创建表时访问元数据库时延超过阈值 告警解释 系统周期性检测MetaStore创建表时访问元数据库时延，当最近5分钟创建表的平均时延超过阈值时上报告警。 当最近5分钟创建表的平均时延小于阈值时，告警恢复。 该章节适用于MRS 3.5.0及之后版本。 告警属性 告警ID 告警级别 是否可自动清除
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