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得集群节点的弹性更好，足以应对偶尔超出预期的数据峰值出现。 当某些业务场景要求在集群扩缩容之后，根据节点数量的变化对资源分配或业务逻辑进行更改时，手动扩缩容的场景需要用户登录集群节点进行操作。对于弹性伸缩场景，MRS支持通过自定义弹性伸缩自动化脚本来解决。自动化脚本可以在弹性伸缩
SparkLauncher类。默认提供了SparkLauncherJavaExample和SparkLauncherScalaExample示例，您需要根据实际业务应用程序修改示例代码中的传入参数。 如果您使用Java语言开发程序，您可以参考如下示例，编写SparkLauncher类。 public static
UI”右侧的“HMaster(主机名，主)”超链接进入HBase WebUI页面。 在“Tables”区域，单击“test_multicast”表名链接进入表页面，在“Table Regions”找到该表Region所在的RegionServer信息。 在FusionInisight Manager界面，选择“集群
设置在默认数据库中，查询其他用户表的权限 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > Hive > Hive读写权限”。 在数据库列表中单击指定的数据库名称，显示数据库中的表。 在指定表的“权限”列，勾选“查询”。 设置在默认数据库中，插入其他用户表的权限 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称
--catalog 数据源名称 --schema 数据库名 例如执行以下命令： hetu-cli --catalog hetuengine_1 --schema default 执行以下命令，可正常查看数据库表信息或不报错即表示连接成功。 show tables; 跨集群HetuEngine数据类型映射
插入数据时会起作用。 默认配置为true，表示只向其中的一个副本写入数据（副本间通过复制表来完成同步，能保证数据的一致性）。 如果配置为false（不建议配置），表示向该分片的所有副本中写入相同的数据（副本间数据一致性不强，无法保证完全同步）。 macros标签 当前实例节点所在
之后的添加操作。HDFS保证一个文件在一个时刻只被一个调用者执行写操作，而可以被多个调用者执行读操作。 HDFS文件系统中目录结构如下表所示。 表1 HDFS文件系统目录结构（适用于MRS 3.x之前版本） 路径 类型 简略功能 是否可以删除 删除的后果 /tmp/spark/sparkhive-scratch
n，但由于没有数据输入，导致获取结果不足10个，从而触发第二次计算，因此会出现RDD的DAG结构打印两次的现象。 在代码中将print算子修改为foreach(collect)，该问题则不会出现。 父主题： Spark Streaming
创建logs目录，用于记录jar包运行日志。 切换到root用户，将拷贝进去的conf，kafka-examples-lib，logs目录修改为omm：wheel用户组所有，执行以下命令切换用户。 sudo su - root chown -R omm:wheel /opt/example/*
such file or directory 解决办法 适当调大堆内存（xmx）的值。 与正常启动Flume的节点进行文件和文件夹权限对比，更改错误文件或文件夹权限。 重新配置JAVA_HOME。 客户端替换“${install_home}/fusioninsight-flume-
--ip=127.0.0.1 --port=20013 --cancelforbidswitch --name=product" 检查集群是否有非标修改组件配置的操作 询问客户是否有做过相关操作。 查看该客户档案，是否有记录相关非标操作。 是，需要详细评估补丁跟非标配置的兼容性。 否，检查结束。
该方式仅适用于Linux操作系统，且安装了HDFS的客户端。 代码认证： 通过获取客户端的principal和keytab文件进行认证。 注意修改代码中的PRINCIPAL_NAME变量为实际使用的值。 private static final String PRNCIPAL_NAME
n，但由于没有数据输入，导致获取结果不足10个，从而触发第二次计算，因此会出现RDD的DAG结构打印两次的现象。 在代码中将print算子修改为foreach(collect)，该问题则不会出现。 父主题： Spark Streaming
符串定义了不同的处理规则；在算子中无法正确处理的数据，将成为脏数据，无法导入或导出。 在转换步骤中，算子数据处理规则请参见下表。 表1 数据处理规则一览表 转换步骤 规则描述 CSV文件输入 分隔符在原始数据中连续出现两次，将生成空字符串字段。 配置输入字段列数，大于原始数据实际包含的字段列数，全部数据成为脏数据。
setSecurityPlugin(conf); if (args.length >= 2) { // 用户更改了默认的keytab文件名，这里需要将新的keytab文件名通过参数传入 conf.put(Config.TOPOLOGY_KEYTAB_FILE, args[1]);
符串定义了不同的处理规则；在算子中无法正确处理的数据，将成为脏数据，无法导入或导出。 在转换步骤中，算子数据处理规则请参见下表。 表1 数据处理规则一览表 转换步骤 规则描述 CSV文件输入 分隔符在原始数据中连续出现两次，将生成空字符串字段。 配置输入字段列数，大于原始数据实际包含的字段列数，全部数据成为脏数据。
该方式仅适用于Linux操作系统，且安装了HDFS的客户端。 代码认证： 通过获取客户端的principal和keytab文件进行认证。 注意修改代码中的PRINCIPAL_NAME变量为实际使用的值。 private static final String PRNCIPAL_NAME
之后的添加操作。HDFS保证一个文件在一个时刻只被一个调用者执行写操作，而可以被多个调用者执行读操作。 HDFS文件系统中目录结构如下表所示。 表1 HDFS文件系统目录结构 路径 类型 简略功能 是否可以删除 删除的后果 /tmp/spark2x/sparkhive-scratch
例如，将参数值设置为4MB：-Djute.maxbuffer=0x400000。 表1 配置参数 参数 描述 默认值 jute.maxbuffer 指定可以存储在znode中的数据的最大长度。单位是Byte。默认值为0xfffff，即低于1MB。 说明： 如果更改此选项，则必须在所有服务器和客户端上设置该系统属性，否则将出现问题。
10.100,/home/omm/client /home/omm/client2,omm,密码 配置文件各字段含义如下： clientIp：表示客户端所在节点IP地址。 clientPath：客户端安装路径，可以包含多个路径，以空格分隔多个路径。注意路径不要以“/”结尾。 user：节点用户名。
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