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B表示系列号，例如：s1中的1表示通用型I代，s2中2表示通用型II代。 C表示规格，当前系列中的规格大小，例如：medium、large、xlarge。 D表示内存、CPU比，以具体数字表示，例如4表示内存和CPU的比值为4。 规格 表1 通用计算增强型（C型）弹性云服务器的规格 类型 vCPU
操作场景 默认情况下，如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件，那么该job在最后的commit阶段，会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中，大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。 针对以上情况，可以通过将以下参数“mapreduce
该任务指导用户通过嵌入式迁移的方式在Flink的DataStream中嵌入Storm的代码，如使用Storm API编写的Spout/Bolt。 操作步骤 在Flink中，对Storm拓扑中的Spout和Bolt进行嵌入式转换，将之转换为Flink的Operator，代码示例如下：
称）。 日志归档规则：HBase的日志启动了自动压缩归档功能，缺省情况下，当日志大小超过30MB的时候，会自动压缩，压缩后的日志文件名规则为：“<原有日志名>-<yyyy-mm-dd_hh-mm-ss>.[编号].log.zip”。最多保留最近的20个压缩文件，压缩文件保留个数可以在Manager界面中配置。
操作场景 默认情况下，如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件，那么该job在最后的commit阶段，会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中，大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。 针对以上情况，可以通过将以下参数“mapreduce
MRS支持的角色与组件对应表 表1 MRS支持的角色与组件对应表 角色名 组件名 OMSServer OMSServer NameNode HDFS Zkfc HDFS JournalNode HDFS DataNode HDFS ResourceManager Yarn NodeManager
tableName命令修复存在overlap的表。 执行hbase hbck -j ${CLIENT_HOME}/HBase/hbase/tools/hbase-hbck2-1.1.0-h0.cbu.mrs.*.jar listInconsistencies -run tableName命令检查修复的表是否还存在overlap。
并发提交大量oozie任务的时候，任务一直没有运行。 原因分析 Oozie提交任务会先启动一个oozie-launcher，然后由oozie-launcher提交真正的作业运行。默认情况下launcher和真实作业会在同一个队列中。 当并发提交大量oozie任务的时候就有可能出现启动了
运行样例时提示Topic鉴权失败“example-metric1=TOPIC_AUTHORIZATION_FAILED”。 解决步骤 向管理员申请该Topic的访问权限。 如果拥有权限后还是无法访问该Topic，使用管理员用户登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Kafka
在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > Yarn”，勾选“集群管理操作权限”。 说明： 设置Yarn管理员权限需要重启Yarn服务，才能使保存的角色配置生效。 设置用户在指定Yarn队列提交任务的权限 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > Yarn >
称）。 日志归档规则：HBase的日志启动了自动压缩归档功能，缺省情况下，当日志大小超过30MB的时候，会自动压缩，压缩后的日志文件名规则为：“<原有日志名>-<yyyy-mm-dd_hh-mm-ss>.[编号].log.zip”。最多保留最近的20个压缩文件，压缩文件保留个数可以在Manager界面中配置。
tableName命令修复存在overlap的表。 执行hbase hbck -j ${CLIENT_HOME}/HBase/hbase/tools/hbase-hbck2-1.1.0-h0.cbu.mrs.*.jar listInconsistencies -run tableName命令检查修复的表是否还存在overlap。
app-submission.cross-platform 支持在Windows上提交到Linux上运行MR任务的配置项。当该参数的值设为“true”时，表示支持。当该参数的值设为“false”时，表示不支持。 true 父主题： 使用Mapreduce
应用执行效率的一个重要因素。当一个长期运行的服务（比如JDBCServer），若分配给它多个Executor，可是却没有任何任务分配给它，而此时有其他的应用却资源紧张，这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度。 动态资源调度就是为了解决这种场景，根据当前应用任务的负载情况，实时
OUTPUT statement_name 描述 列举预编译语句（prepared statement）的输出列。 包括列名（或者别名），catalog，schema，表名，类型，类型的大小（in bytes）。 以及一个boolean值标识是否为别名。 示例 --PREPARE my_select1
“指定作业”：表示指定需要导出的作业。选择“指定作业”，在作业列表中勾选需要导出的作业。 “指定组别”：表示导出某个指定分组中的所有作业。选择“指定分组”，在分组列表中勾选需要导出的作业分组。 “是否导出密码”：导出时是否导出连接器密码，勾选时，导出加密后的密码串。 单击“确定”，开
Jar包名称 描述 处理方案 spark-core_2.1.1-*.jar Spark任务的核心jar包。 Spark可以直接使用开源同版本的spark包运行样例代码，但是不同版本的spark-core包在使用的时候可能互相序列化ID不一样，建议使用集群自带jar包。 jackson-*.jar
“指定作业”：表示指定需要导出的作业。选择“指定作业”，在作业列表中勾选需要导出的作业。 “指定组别”：表示导出某个指定分组中的所有作业。选择“指定分组”，在分组列表中勾选需要导出的作业分组。 “是否导出密码”：导出时是否导出连接器密码，勾选时，导出加密后的密码串。 单击“确定”，开
eManager Web UI页面的Tracking URL打开 多个NameService环境下运行MapReduce任务失败 基于分区的任务黑名单异常如何处理 父主题： 使用Mapreduce
app-submission.cross-platform 支持在Windows上提交到Linux上运行MR任务的配置项。当该参数的值设为“true”时，表示支持。当该参数的值设为“false”时，表示不支持。 true 父主题： 使用MapReduce
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