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调用平均时间”，单击“确定”，查看OBS元数据接口调用平均时间，确定是否有接口调用时间超过阈值。 是，执行3。 否，执行5。 图1 OBS接口调用平均时间 选择“集群 > 待操作集群的名称 > 运维 > 告警 > 阈值设置 > meta > OBS元数据接口调用平均时间”，将阈值或平滑次数参数的值根据实际情况调大。
MapReduce任务长时间无进展 问题 MapReduce任务长时间无进展。 回答 一般是因为内存太少导致的。当内存较小时，任务中拷贝map输出的时间将显著增加。 为了减少等待时间，您可以适当增加堆内存空间。 任务的配置可根据mapper的数量和各mapper的数据大小来进行优
MapReduce任务长时间无进展 问题 MapReduce任务长时间无进展。 回答 一般是因为内存太少导致的。当内存较小时，任务中拷贝map输出的时间将显著增加。 为了减少等待时间，您可以适当增加堆内存空间。 任务的配置可根据mapper的数量和各mapper的数据大小来进行优
取值样例 参数描述 user user MySQL数据库用户名。 password password MySQL数据库用户密码。 jdbc_url jdbc:mysql://MySQL实例IP:3306/数据库名 jdbc:mysql://MySQL实例IP:3306/数据库名 driver_url
象。建议根据使用场景，配置合适的超时时间，如果是长时间操作，则把超时时间设置长一点；如果是短时间操作，则把超时时间设置短一点。而重试次数可以设置为：“(hbase.client.retries.number)*60*1000(ms)”。刚好大于“hbase.client.operation
建表语句分区列为timestamp时，使用非标准格式的时间指定分区查询表统计失败 问题 建表语句分区列为timestamp时，使用非标准格式的时间指定分区查询表统计失败以及show partitions table结果编码不对。 执行desc formatted test_hiv
开始、结束时间，然后单击右上角的保存作业。 单击编辑器右上角的，在弹出菜单选择，设置Bundle任务的启动时间，根据实际需求单击“+添加参数”设置提交参数，然后关闭对话框保存设置。 因时区转化的原因，此处时间有可能会与当地系统实际时间差异数个小时。比如在中国，此处的时间则会比当地时间晚8个小时。
务到yarn集群上，在运行一段时间以后会出现Core节点的数据盘被占满的情况。 后台查看磁盘使用情况，主要是JDBCServer服务的APP临时文件（shuffle生成的文件）太多，并且没有进行清理占用了大量内存。 原因分析 查询Core节点有大量文件的目录，发现大部分都是类似“
开始、结束时间，然后单击右上角的保存作业。 单击编辑器右上角的，在弹出菜单选择，设置Bundle任务的启动时间，根据实际需求单击“+添加参数”设置提交参数，然后关闭对话框保存设置。 因时区转化的原因，此处时间有可能会与当地系统实际时间差异数个小时。比如在中国，此处的时间则会比当地时间晚8个小时。
Spark SQL样例程序（Python） 功能简介 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见SparkSQLPythonExample： # -*- coding:utf-8 -*- import sys from
Spark SQL样例程序（Python） 功能简介 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见SparkSQLPythonExample： # -*- coding:utf-8 -*- import sys from
ALM-14021 NameNode RPC处理平均时间超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测NameNode的RPC处理平均时间，并把实际的NameNode的RPC处理平均时间和阈值（默认为100ms）相比较。当检测到NameNode的RPC处理平均时间连续多次（默认为10次）超出阈值范围时，产生该告警。
lickHouse客户端使用实践。 执行如下命令查看正在执行的SQL任务，查看当前的并发数： select count(*) from system.processes; 确认获得值大于等于100。 执行如下命令结束正在执行的查询类大SQL： kill query where query_kind='Select'
RPC队列平均时间”，单击“确定”。 图2 主NameNode RPC队列平均时间 单击，进入监控详细信息界面。 设置监控显示的时间段，从告警产生的时间的前5天开始，到告警产生时刻结束。单击“确定”按钮。 在“NameNode RPC队列平均时间”监控中，查看该监控是否有开始急剧增加的时间点。
Presto应用开发简介 Presto简介 Presto是一种开源、分布式SQL查询引擎，用于对千兆字节至PB级大小的数据源进行交互式分析查询。 Presto主要特点如下： 多数据源：Presto可以支持Mysql，Hive，JMX等多种Connector。 支持SQL：Presto完全支持ANSI
Spark SQL样例程序（Python） 功能简介 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见SparkSQLPythonExample： # -*- coding:utf-8 -*- import sys from
Spark SQL样例程序（Python） 功能简介 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见SparkSQLPythonExample： # -*- coding:utf-8 -*- import sys from
--connect 指定JDBC连接的URL，格式为：jdbc:mysql://MySQL数据库IP地址:MySQL的端口/数据库名称。 --username 连接MySQL数据库的用户名。 -password 连接MySQL数据库的用户密码。命令中如果携带认证密码信息可能存在安全风险
读取数据。其是传入参数argv[1]指定数据路径 - text 2.筛选女性网民上网时间数据信息 - filter 3.汇总每个女性上网时间 - map/map/reduceByKey 4.筛选出时间大于两个小时的女性网民信息 - filter """ inputPath =
读取数据。其是传入参数argv[1]指定数据路径 - text 2.筛选女性网民上网时间数据信息 - filter 3.汇总每个女性上网时间 - map/map/reduceByKey 4.筛选出时间大于两个小时的女性网民信息 - filter """ inputPath =
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