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准备本地应用开发环境 准备开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统。 运行环境：Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装JDK 开发和运行环境的基本配置。版本要求如下：
在Linux环境中调测Spark应用 在程序代码完成开发后，您可以上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar，只需将样例工程复制到编译机器上即可。
导入并配置ClickHouse springboot样例工程 操作场景 为了运行MRS产品ClickHouse组件的SpringBoot接口样例代码，需要完成下面的操作。 本章节以在Windows环境下开发SpringBoot方式连接ClickHouse服务的应用程序为例。 该章节内容适用于MRS
获取MRS集群信息 MRS服务支持的组件 MRS 3.2.0-LTS.1支持的组件信息如下： 分析集群包含的组件有：Hadoop,Spark2x,HBase,Hive,Hue,Loader,Flink,Oozie,ZooKeeper,HetuEngine,Ranger,Tez,Guardian
MRS备份任务执行失败 问题现象 MRS的备份任务总是执行失败。 原因分析 备份目录软链接到系统盘，系统盘满了之后备份任务失败。 处理步骤 检查备份目录是否软链接到系统盘。 以root用户登录集群主备Master节点。 执行df -h命令查看磁盘情况，检查系统盘的存储情况。 执行
调整Hive元数据超时 大分区表包含过多分区，导致任务超时，同时大量分区可能需要更多时间来加载与元存储缓存同步。因此，为了在更大规模存储中获得更好的性能，建议相应地调整加载元数据缓存最大超时时间和加载元数据连接池最大等待时间。 使用HetuEngine管理员用户登录FusionInsight
executor内存不足导致查询性能下降 现象描述 在不同的查询周期内运行查询功能，查询性能会有起伏。 可能原因 在处理数据加载时，为每个executor程序实例配置的内存不足，可能会产生更多的Java GC（垃圾收集）。当GC发生时，会发现查询性能下降。 定位思路 在Spark
第三方jar包跨平台（x86、TaiShan）支持 问题 用户自己写的jar包（例如自定义udf包）区分x86和TaiShan版本，如何让Spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar包（例如自定义udf）区分x86和TaiShan版本时，混合使用方案： 进入到服务端Spark2x
第三方jar包跨平台（x86、TaiShan）支持 问题 用户自己写的jar包(比如自定义udf包)区分x86和TaiShan版本，如何让spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar包（例如自定义udf）区分x86和TaiShan版本时，混合使用方案： 进入到服务端spark2x
Spark client CLI介绍 Spark CLI详细的使用方法参考官方网站的描述：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/quick-start.html。 常用CLI Spark常用的CLI如下所示： spark-shell
ALM-12187 磁盘分区扩容失败 告警解释 系统按60秒周期进行扫描，当检测到磁盘空间扩容后，会进行磁盘分区空间扩容操作，如果磁盘分区扩容失败，则触发此告警。 系统如果检测到磁盘空间扩容后，磁盘分区扩容成功，则告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否可自动清除 12187
备份IoTDB业务数据 操作场景 为了确保IoTDB日常数据安全，或者系统管理员需要对IoTDB进行重大操作（如升级或迁移等），需要对IoTDB业务数据进行备份，从而保证系统在出现异常或未达到预期结果时可以及时进行数据恢复，将对业务的影响降到最低。 系统管理员可以通过FusionInsight
Impala正常使用的udf突然报了找不到类路径，Hive中可用，但Impala报找不到类路径 问题 Impala之前正常使用的udf突然报了找不到类路径，Hive中可正常使用，但Impala报找不到类路径。 回答 Impala默认将UDF对应的jar包缓存到“/tmp”目录下，
创建Hive表 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL创建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式： 自定义表结构，以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表，如果对数据的处理都由Hive完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。 外部
导入并配置ClickHouse springboot样例工程 操作场景 为了运行MRS产品ClickHouse组件的SpringBoot接口样例代码，需要完成下面的操作。 本章节以在Windows环境下开发SpringBoot方式连接ClickHouse服务的应用程序为例。 该章节内容适用于MRS
在Linux环境中调测Spark应用 在程序代码完成开发后，您可以上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar，只需将样例工程复制到编译机器上即可。
HDFS对接OBS业务应用开发样例说明 对接原理介绍 HDFS创建FileSystem的代码会根据uri的scheme查找对应的实现类，即针对不同底层提供的实现类，在HDFS的配置文件中进行配置，HDFS就会根据fs.AbstractFileSystem.%s.impl创建对应的实现类。如下所示：
Hive应用开发简介 Hive介绍 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：
Spark client CLI介绍 Spark CLI详细的使用方法参考官方网站的描述：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/quick-start.html。 常用CLI Spark常用的CLI如下所示： spark-shell
如何对Hive表大小数据进行监控 问题 如何对Hive中的表大小数据进行监控？ 回答 当用户要对Hive表大小数据进行监控时，可以通过HDFS的精细化监控对指定表目录进行监控，从而到达监控指定表大小数据的目的。 前提条件 Hive、HDFS组件功能正常 HDFS精细化监控功能正常
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