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编包并运行Spark应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以将打包好的jar包上传至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。 Spark应用程序只支持在Linux环境下运行，不支持在Windows环境下运行。
脱敏策略“policy_synced_from_table_default_hivetest02_b”： 图3 自动生成的表的脱敏策略 父主题： Hive企业级能力增强
编译并调测Flink应用 操作场景 在程序代码完成开发后，编译jar包并上传至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Flink客户端的运行步骤是相同的。 基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行，只支持在Linux环境下运行。
在spark-beeline中创建或删除表失败 用户问题 客户在spark-beeline频繁创建和删除大量用户的场景下，个别用户偶现创建/删除表失败。 问题现象 创建表过程： CREATE TABLE wlg_test001 (start_time STRING,value INT);
Driver返回码和RM WebUI上应用状态显示不一致 问题 ApplicationMaster与ResourceManager之间通信发生长时间异常时，为什么Driver返回码和RM WebUI上应用状态显示不一致？ 回答 在yarn-client模式下，Spark的Driv
ALM-45333 Presto Worker3线程数超过阈值 告警解释 系统会检查Presto Coordinator和Worker实例的线程使用情况，默认阈值为1024个。如果Presto Coordinator或Worker的线程数超过阈值，则发出告警。 告警属性 告警ID
ALM-45334 Presto Worker4线程数超过阈值 告警解释 系统会检查Presto Coordinator和Worker实例的线程使用情况，默认阈值为1024个。如果Presto Coordinator或Worker的线程数超过阈值，则发出告警。 告警属性 告警ID
ALM-45330 Presto Worker线程数超过阈值 本章节仅适用于MRS 3.1.5及之后版本。 告警解释 系统会检查Presto Coordinator和Worker实例的线程使用情况，默认阈值为1024个。如果Presto Coordinator或Worker的线程数超过阈值，则发出告警。
Spark2x日志介绍 日志描述 日志存储路径： Executor运行日志：“${BIGDATA_DATA_HOME}/hadoop/data${i}/nm/containerlogs/application_${appid}/container_{$contid}” 运行中的任
Spark日志介绍 日志描述 日志存储路径： Executor运行日志：“${BIGDATA_DATA_HOME}/hadoop/data${i}/nm/containerlogs/application_${appid}/container_{$contid}” 运行中的任务日
ALM-45326 Presto Coordinator线程数超过阈值 本章节仅适用于MRS 3.1.5及之后版本。 告警解释 系统会检查Presto Coordinator和Worker实例的线程使用情况，默认阈值为1024个。如果Presto Coordinator或Worker的线程数超过阈值，则发出告警。
bolt.mapper.FieldNameBasedTupleToKafkaMapper" constructorArgs: - "words" #构造函数中第一个入参 - "count" #构造函数中第二个入参 config: topology.workers:
format("console") .start() query.awaitTermination() } 父主题： Spark Structured Streaming状态操作样例程序
format("console") .start() query.awaitTermination() } 父主题： Spark Structured Streaming状态操作样例程序
WebUI上查看资源池使用情况，确认配置已生效。 https://{集群控制台地址}:9022/component/Impala/Impalad/95/ 父主题： 使用Impala
Python3开发环境的基本配置，版本如47.3.1。 jaydebeapi Python3开发环境的基本配置，可以通过该模块使用Java的JDBC来连接数据库。 准备运行环境 进行应用开发时，需要同时准备代码的运行调测的环境，用于验证应用程序运行正常。 如果本地Windows开发环境和集群业务平
配置Spark Eventlog日志回滚 配置场景 当Spark开启事件日志模式，即设置“spark.eventLog.enabled”为“true”时，就会往配置的一个日志文件中写事件，记录程序的运行过程。当程序运行很久，job很多，task很多时就会造成日志文件很大，如JDBCServer、Spark
调测HetuEngine Python3应用 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 操作场景 在python3程序代码完成开发后，可以在Windows环境或者上传到Linux环境进行调测，和集群业务平面网络互通时，可以直接在本地进行调测。 操作步骤 参考导入并配置HetuEngine
配置Spark Eventlog日志回滚 配置场景 当Spark开启事件日志模式，即设置“spark.eventLog.enabled”为“true”时，就会往配置的一个日志文件中写事件，记录程序的运行过程。当程序运行很久，job很多，task很多时就会造成日志文件很大，如JDBCServer、Spark
MRS 2.1.0.2补丁说明 补丁基本信息 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS 2.1.0.2 发布时间 2020-04-22 解决的问题 MRS 2.1.0.2 修复问题列表： MRS Manager nodeagent重启后不显示监控信息 长时间提交作业，manager executor进程会内存溢出
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