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--enable-cleartext-plugin -u数据库登录用户 -p数据库登录用户密码 -P数据库连接端口 -hDoris FE实例IP地址 在安装了MySQL客户端的节点执行以下命令启用mysql_clear_password插件，再重新连接Doris即可。 export LIBMY
84:2181” 在Manager页面，选择“集群 > 服务 > HetuEngine > 实例”，获取HSBroker所有实例的业务IP；在“配置”页签，搜索“server.port”，获取HSBroker端口号。 user 访问HetuServer的用户名，即在集群中创建的“人机”用户的用户名。
in_metadata/coprocessor/kylin-coprocessor-1.6.0-SNAPSHOT-0.jar HBase在配置协处理器时，一定要保证对应的jar包路径没有问题，否则HBase会无法启动。 解决办法 使用Kylin对接MRS，确保Kylin相关jar包存在。
inner join、aggregate over union all等。为应对不同应用场景的特殊需求，对所有下推模块设计开关功能，用户可以自行配置是否应用上述查询下推的增强。 表1 跨源查询增加特性对比 模块 增强前 增强后 aggregate 不支持aggregate下推 支持的聚合函数为：sum
objects 参数解释： 组件配置项列表。 约束限制： 不能超过100条。 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 表16 Config 参数 是否必选 参数类型 描述 key 是 String 参数解释： 配置名，仅支持MRS组件配置页面上所展示的配置名。 约束限制： 不涉及 取值范围：
inner join、aggregate over union all等。为应对不同应用场景的特殊需求，对所有下推模块设计开关功能，用户可以自行配置是否应用上述查询下推的增强。 表1 跨源查询增加特性对比 模块 增强前 增强后 aggregate 不支持aggregate下推 支持的聚合函数为：sum
nfo会执行kill -3将jstack信息打印到.out日志文件里，从而导致.out日志文件过大。 处理步骤 在每个HDFS实例的节点上部署定期清理.out日志文件的定时任务。后台登录HDFS的实例节点，在crontab -e中添加每天0点清理.out日志的定时任务。 crontab
并且HDFS状态为“CORRUPT” 解决办法 请确认该损坏的块是否可以删除。 是，执行2。 否，请联系技术支持。 执行以下命令进入HDFS客户端。 cd HDFS客户端安装目录 source bigdata_env kinit 业务用户 执行以下命令删除之前记录的损坏的块。 hdfs dfs -rm -skipTrash
释放。 解决办法 该解决办法以20051端口被占用为例，20050端口被占用的解决办法与该办法类似。 以root用户登录DBService安装报错的节点主机，执行命令：netstat -nap | grep 20051查看占用20051端口的进程。 使用kill命令强制终止使用20051端口的进程。
否，执行3。 图1 HBase的WebUI 负载均衡 以root用户登录HBase客户端所在节点，用户密码为安装前用户自定义，请咨询系统管理员。进入客户端安装目录，设置环境变量： cd 客户端安装目录 source bigdata_env 如果集群采用安全版本，要进行安全认证。执行kinit
ster地址。 HMaster通过ZooKeeper随时感知各个HRegionServer的健康状况，以便进行控制管理。 HBase也可以部署多个HMaster，类似HDFS NameNode，当HMaster主节点出现故障时，HMaster备用节点会通过ZooKeeper获取主
fo会执行kill -3将jstack信息打印到.out日志文件里，从而导致.out日志文件过大。 处理步骤 在每个HBase实例的节点上部署定期清理.out日志文件的定时任务。后台登录HBase的实例节点，在crontab -e中添加每天0点清理.out日志的定时任务。 crontab
前提条件 MRS 3.1.0及之后版本在创建集群时已勾选Sqoop组件。 安装客户端，具体请参考安装客户端（3.x及之后版本）。例如安装目录为“/opt/client”，以下操作的客户端目录只是举例，请根据实际安装目录修改。 客户端目录/Sqoop/sqoop/lib下已有对应驱动包
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 Configuration hbConf = HBaseConfiguration
MyRegistrator") val sc = new SparkContext(conf) // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 val hbConf = HBaseConfiguration
MyRegistrator") val sc = new SparkContext(conf) // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 val hbConf = HBaseConfiguration
ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(batchSize.toLong)) //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir)
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 Configuration hbConf = HBaseConfiguration
MyRegistrator") val sc = new SparkContext(conf) // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 val hbConf = HBaseConfiguration
上region的个数，即2000），则调整方案为（实际规格 / 默认规格）* 默认时间。 在服务端的“hbase-site.xml”文件中配置splitlog参数，如表1所示。 表1 splitlog参数说明 参数 描述 默认值 hbase.splitlog.manager.timeout
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