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ALM-17003 Oozie服务不可用 告警解释 系统每5秒周期性检测Oozie服务状态，当Oozie或者Oozie所依赖的组件无法正常提供服务时，系统产生此告警。 当Oozie服务恢复可用状态时，告警自动消除。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 17003 紧急 是
Spark2x多租户 背景介绍 JDBCServer多主实例方案中，JDBCServer的实现使用YARN-Client模式，但YARN资源队列只有一个，为了解决这种资源局限的问题，引入了多租户模式。 多租户模式是将JDBCServer和租户绑定，每一个租户对应一个或多个JDBC
Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序开发思路 场景说明 假定某个业务Kafka每1秒就会收到1个单词记录。 基于某些业务要求，开发的Spark应用程序实现如下功能： 实时累加计算每个单词的记录总数。 “log1.txt”示例文件： LiuYang YuanJing
使用MRS Hive表对接OBS文件系统 应用场景 MRS支持用户将数据存储在OBS服务中，使用MRS集群仅作数据计算处理的存算分离场景。 用户通过IAM服务的“委托”机制进行简单配置，即可实现OBS的访问。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台
GROUP BY GROUP BY GROUP BY将SELECT语句的输出行划分成包含匹配值的分组。简单的GROUP BY可以包含由输入列组成的任何表达式，也可以是按位置选择输出列的序号。 以下查询是等效的： SELECT count(*), nationkey FROM customer
创建FlinkServer作业写入数据至Kafka消息队列 本章节适用于MRS 3.1.2及之后的版本。 操作场景 本章节介绍Kafka作为source表或者sink表的DDL定义，以及创建表时使用的WITH参数和代码示例，并指导如何在FlinkServer作业管理页面操作。 本示例以安全模式Kafka为例。
Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序开发思路 场景说明 假定一个广告业务，存在广告请求事件、广告展示事件、广告点击事件，广告主需要实时统计有效的广告展示和广告点击数据。 已知： 终端用户每次请求一个广告后，会生成广告请求事件，保存到kafka的adRequest
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ne Server能力，以支持Hive任务展示应用程序的当前和历史状态，便于存储和检索。 TimelineServer会将数据保存到内存数据库LevelDB中，占用大量内存，安装TimelineServer的节点内存至少需要预留30GB。 父主题： YARN
-tools-1.99.3/loader-tool/job-config/sftp-to-hdfs.xml <root> <!-- 连接数据库的信息 --> <sqoop.connection name="vt_sftp_test" type="sftp-connector"> <connection
Ranger日志介绍 日志描述 日志存储路径：Ranger相关日志的默认存储路径为“/var/log/Bigdata/ranger/角色名” RangerAdmin：“/var/log/Bigdata/ranger/rangeradmin”（运行日志）。 TagSync：“/va
HetuEngine样例表数据准备 创建具有TINYINT类型数据的表： --创建具有TINYINT类型数据的表。 CREATE TABLE int_type_t1 (IT_COL1 TINYINT) ; --插入TINYINT类型数据 insert into
使用Jupyter Notebook对接MRS Spark 应用场景 在MRS服务中可以配合Jupyter Notebook使用PySpark，能够提高机器学习、数据探索和ETL应用开发效率。 本实践指导用户如何在MRS集群中配置Jupyter Notebook来使用Pyspark。
创建CDL数据比较任务作业 操作场景 数据比对即是对源端数据库中的数据和目标端Hive中的数据作数据一致性校验，如果数据不一致，CDL可以尝试修复不一致的数据。 当前数据对比任务支持手动全量任务比对。数据比对任务采用On Yarn的运行形态，比对结果会上传到HDFS目录。 数据比对目前仅支持基本数据类型比对，
BulkDelete接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要删除的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkDelete接口对HBase表上这些rowKey对应的数据进行删除。 数据规划
分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的hbase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。
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BulkDelete接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要删除的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkDelete接口对HBase表上这些rowKey对应的数据进行删除。 数据规划
BulkGet接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要获取的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkGet接口获取对HBase表上这些rowKey对应的数据。 数据规划 基于Bul
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