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单击“添加角色”，然后“角色名称”和“描述”输入角色名字与描述。 设置角色“配置资源权限”请参见表1。 Yarn权限： “集群管理操作权限”：Yarn管理员权限。 “调度队列”：队列资源管理。 表1 设置角色 任务场景 角色授权操作 设置Yarn管理员权限 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称
MRS所使用的裸金属服务器规格 针对不同的应用场景，MRS使用到如下类型的裸金属服务器。 本地存储型（D2型） IO优化型（IO2） 规格命名规则 AB.C.D 例如m2.8xlarge.8 其中， A表示系列，例如：s表示通用型、c表示计算型、m表示内存型。 B表示系列号，例如
MRS所使用的弹性云服务器规格 针对不同的应用场景，MRS使用到如下类型的弹性云服务器。 通用计算增强型：C3型、C3ne型、C6型、C6s型、C7型 内存优化型：M3型、M6型、M7型 超高I/O型：I3型、IR3型 鲲鹏内存优化型：KM1型 鲲鹏超高I/O型：KI1型 鲲鹏通用计算增强型：KC1型
执行Kafka Topic设置ACL操作失败，提示“NoAuthException” 问题背景与现象 在使用Kafka客户端命令设置Topic ACL权限时，发现Topic无法被设置。 kafka-acls.sh --authorizer-properties zookeeper
怎么通过客户端设置Map/Reduce内存？ 问题现象 客户端怎么设置Map/Reduce内存？ 处理步骤 Hive在执行SQL语句前，可以通过set命令来设置Map/Reduce相关客户端参数。 以下为与Map/Reduce内存相关的参数： set mapreduce.map.memory
文件最大打开句柄数设置太小导致读写文件异常 问题背景与现象 文件最大打开句柄数设置太小，导致文件句柄不足。写文件到HDFS很慢，或者写文件失败。 原因分析 DataNode日志“/var/log/Bigdata/hdfs/dn/hadoop-omm-datanode-XXX.log”，存在异常提示java
输入文件数超出设置限制导致任务执行失败 问题背景与现象 Hive执行查询操作时报Job Submission failed with exception 'java.lang.RuntimeException(input file number exceeded the limits
设置HBase和HDFS的句柄数限制 操作场景 当打开一个HDFS文件时，句柄数限制导出，出现如下错误： IOException (Too many open files) 此时可以参考该章节设置HBase和HDFS的句柄数。 设置HBase和HDFS的句柄数限制 联系集群管理员
HBase表如何设置和修改数据保留期？ 创建表时指定 创建t_task_log表，列族f, TTL设置86400秒过期 create 't_task_log',{NAME => 'f', TTL=>'86400'} 在已有表的基础上指定： alter "t_task_log",NAME=>'data'
设置HBase和HDFS的句柄数限制 操作场景 当打开一个HDFS文件时，句柄数限制导出，出现如下错误： IOException (Too many open files) 此时可以参考该章节设置HBase和HDFS的句柄数。 设置HBase和HDFS的句柄数限制 联系集群管理员
联系NTP服务器的服务商，解决NTP服务器异常。确保NTP服务器正常后检查告警是否恢复。 是，处理完毕。 否，执行5。 收集故障信息。 在MRS Manager界面，单击“系统设置 > 日志导出”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 参考信息 无。 父主题： MRS集群告警处理参考
服务配置参数。 表3 参数说明 配置参数 说明 默认值 yarn.log-aggregation-enable 设置是否将container日志收集到HDFS中。 设置为true，表示日志会被收集到HDFS目录中。默认目录为“{yarn.nodemanager.remote-ap
executor.memory=2G --driver-memory 设置driver的运行内存。 2G --num-executors 设置executor启动数量。 5 --executor-cores 设置executor核数。 2 --jars 上传任务额外依赖包，用于给任务添加任务的外部依赖包。
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.timeout”设置的超时时间。 父主题：
价格详情 购买集群 自定义购买MRS集群 快速购买MRS集群 04 使用 根据业务发展需要，您可以随时扩容/缩容集群、升级Master节点规格、设置弹性伸缩策略。除此之外，您还可以实时查看监控指标及审计日志，以便及时了解集群和节点的健康状态。 如何创建集群 自定义购买集群 创建存算分离集群
address=5006：需要换成3获取到的For JDK1.4.x对应的调试端口。 设置调试断点。 在IDEA代码编辑窗口左侧空白处单击鼠标左键设置相应代码行断点，如图4所示，在SparkPi.scala的29行设置断点。 图3 设置断点 启动调试。 在IDEA菜单栏中选择“Run > Debug
如何设置Spark作业执行时自动获取更多资源？ 问 如何设置Spark作业执行时自动获取更多资源？ 答 对于Spark应用来说，资源是影响Spark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），如果分配给它多个Executor，可是却没有任何任务分
spark.yarn.executor.memoryOverhead设置不生效如何处理？ 问题现象 Spark任务需要调整executor的overhead内存，设置了参数spark.yarn.executor.memoryOverhead=4096，但实际计算的时候依旧按照默认值1024申请资源。
行度，充分利用集群机器的计算能力，一般并行度设置为集群CPU总和的2-3倍。 操作步骤 并行度可以通过如下三种方式来设置，用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 在会产生shuffle的操作函数内设置并行度参数，优先级最高。 testRDD.groupByKey(24)
MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat
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