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产生告警的主机名。 对系统的影响 无。 可能原因 Hive SQL语法有问题，导致Hive SQL执行失败。 处理步骤 查看运行失败的Hive SQL，修改为正确语法后再执行。 参考信息 无。 父主题： MRS集群告警处理参考
"${hdfsCmd}" -chmod 600 "${InnerHdfsDir}"/ssl.jceks >> "${PRESTART_LOG}" 2>&1”修改成“eval "${hdfsCmd}" -chmod 644 "${InnerHdfsDir}"/ssl.jceks >> "${PRESTART_LOG}"
segments属性，则UPDATE操作失败。要解决该问题，在查询前执行以下语句。 语法： SET carbon.input.segments. <database_name>. <table_name>=*; 示例 示例1： update carbonTable1 d set (d.column3
segments属性，则UPDATE操作失败。要解决该问题，在查询前执行以下语句。 语法： SET carbon.input.segments. <database_name>. <table_name>=*; 示例 示例1： update carbonTable1 d set (d.column3
败。 URL连接介绍 多主实例模式 多主实例模式的客户端读取ZooKeeper节点中的内容，连接对应的JDBCServer服务。连接字符串为： 安全模式下： Kinit认证方式下的JDBCURL如下所示： jdbc:hive2://<zkNode1_IP>:<zkNode1_Port>
当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。其默认值为“append”。 public class SecurityKafkaWordCount { public static void main(String[]
--secure --port 9440 创建与CSV备份数据文件格式对应的表。 CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [database_name.]table_name [ON CLUSTER Cluster名] ( name1 [type1] [DEFAULT|materialized|ALIAS
--secure --port 9440 创建与CSV备份数据文件格式对应的表。 CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [database_name.]table_name [ON CLUSTER Cluster名] ( name1 [type1] [DEFAULT|materialized|ALIAS
参见购买自定义集群。 本文以购买的MRS 3.1.0版本的集群为例，集群未开启Kerberos认证。 集群购买成功后，在MRS集群的任一节点内，安装集群客户端，具体操作可参考安装并使用集群客户端。 例如客户端安装目录为“/opt/client”。 步骤2：准备应用程序 通过开源镜像站获取样例工程。
SQL操作Hudi，支持在Spark3.1.1及之后版本的客户端执行Spark SQL操作Hudi。 不支持在Hive、Hetu引擎中写hudi表，以及修改hudi表结构，仅支持读。 由于SQL的KeyGenerator默认是org.apache.hudi.keygen.ComplexKeyG
h1; run clean on "/tmp/hudi/h1"; 注意事项 对表执行clean操作时需要表的owner才可以执行。 如果需要修改clean默认的参数，需要在执行前以set方式设置好需要保留的commit数等参数。 系统响应 可在driver日志和客户端中查看命令运行成功或失败。
Hive不支持对同一张表或分区进行并发数据插入，这样会导致多个任务操作同一个数据临时目录，一个任务将另一个任务的数据移走，导致任务失败。 解决办法 修改业务逻辑，单线程插入数据到同一张表或分区。 父主题： 使用Hive
鼠标放置饼图上会显示当前区域集群中各节点不同硬件配置下的配置信息及数量，格式为：核数（平台类型）内存大小：数量。 单击相应区域，会在下方显示相应的主机列表。 磁盘配置 横轴为节点上磁盘总容量（包含OS盘），纵轴为逻辑磁盘数量（包含OS盘）。 鼠标放置圆点上会显示处于当前配置状态下的磁盘信息，包括磁盘数量、总容量、主机数。
hriftServer服务。 配置描述 登录Manager，选择“集群 > 服务 > Spark2x > 配置”，单击“全部配置”，搜索并修改以下参数。 表1 多主实例参数说明 参数 说明 默认值 spark.thriftserver.zookeeper.connection.timeout
可能原因 提交的YARN作业程序有问题，例如： spark提交任务参数错误导致。 处理步骤 查看运行失败的作业日志，找到作业失败的具体原因，然后修改并重新提交作业。 参考信息 无。 父主题： MRS集群告警处理参考
在概览页签下的“基本信息”区域，单击“HSConsole WebUI”后的链接，进入HSConsole界面。 在计算实例页面，查看是否存在状态为“故障”的计算实例。 是，执行13。 否，执行14。 在实例的“操作”列中，单击“启动”，等待实例启动完成。 在告警列表中，查看“ALM-45001
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
当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。其默认值为“append”。 object SecurityKafkaWordCount { def main(args: Array[String]):
刷新MRS控制台集群详情页面，“IAM用户同步”会显示“未同步”。 单击“IAM用户同步”右侧的“同步”。同步状态在MRS控制台页面选择“操作日志”查看当前用户是否被修改。 是，则可以重新提交Hive作业。 否，则检视上述步骤是否全部已执行完成。 是，请联系运维人员处理。 否，请等待执行完成后再提交Hive作业。
executor发生OOM executor运行时出现多个task任务失败 executor所在节点被清理 处理步骤 根据executor异常退出的实际原因调整或者修改任务参数或代码，重新运行Spark任务即可。 父主题： 使用Spark
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