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MRS 3.3.1-LTS.1.2补丁说明 安装补丁前必读 安装补丁前准备 安装补丁 补丁安装后操作 回滚补丁 补丁基本信息说明 父主题： MRS集群补丁说明
MRS 3.2.0-LTS.1.10补丁说明 安装补丁前必读 安装补丁前准备 安装补丁 补丁安装后操作 回滚补丁 补丁基本信息说明 父主题： MRS集群补丁说明
Spark2x常见问题 Spark Core SQL和DataFrame Spark Streaming 访问Spark应用获取的restful接口信息有误 为什么从Yarn Web UI页面无法跳转到Spark Web UI界面 HistoryServer缓存的应用被回收，导致此类应用页面访问时出错
UI以及Log Viewer界面，同时支持与大数据平台其他组件（如ZooKeeper，HDFS等）进行安全集成。 灵活的拓扑定义及部署 使用Flux框架定义及部署业务拓扑，在业务DAG发生变化时，只需对YAML DSL（domain-specific language）定义进行修改，无需重新编译及打包业务代码。
更新用户（组）与IAM委托的映射关系 功能介绍 更新用户（组）与IAM委托之间的映射关系。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/agency-mapping 表1 路径参数 参数
Doris冷热分离介绍 在数据分析的实际应用场景中，冷热数据经常有不同的查询频次及响应速度要求。例如，在行为分析场景中，需支持近期流量数据的高频查询和高时效性，历史数据的访问频次很低，但需长时间备份以保证后续的审计和回溯工作，且查询需求也会随着时间推移锐减，如果将所有数据存储在本地，将造成大量的资源浪费。
导出Manager用户列表 功能简介 通过访问Manager接口完成导出用户列表，导出用户列表需要依次调用导出和下载接口完成用户列表的导出。导出接口的输出为下载接口的输入。 代码样例 以下代码片段是导出用户列表的示例，在“rest”包的“ExportUsers”类的main方法中。
使用Spark SQL删除MOR表后重新建表写入数据无法同步ro、rt表 问题 使用Spark SQL删除MOR表后重新建表写入数据不能实时同步ro、rt表，报错如下： WARN HiveSyncTool: Got runtime exception when hive syncing
获取MRS集群信息 MRS服务支持的组件 MRS 3.2.0-LTS.1支持的组件信息如下： 分析集群包含的组件有：Hadoop,Spark2x,HBase,Hive,Hue,Loader,Flink,Oozie,ZooKeeper,HetuEngine,Ranger,Tez,Guardian
Streaming任务打印两次相同DAG日志 问题 在使用Spark Streaming时，使用以下命令运行程序： spark-submit -master yarn-client --conf spark.logLineage=true --jars $SPARK_HOME/j
Flink样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户），并从Kafka组件接收数据。 确保集群安装完成，包括HDFS、Yarn、Flink和Kafka。 创建Topic。 创建topic的命令格式： bin/kafka-topics.sh
查询特定标签的集群列表 功能介绍 使用标签过滤集群。 集群默认按照创建时间倒序，集群tag也按照创建时间倒序。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1.1/{project_id}/clusters/resource_instances/action
Streaming任务打印两次相同DAG日志 问题 在使用Spark Streaming时，使用以下命令运行程序： spark-submit -master yarn-client --conf spark.logLineage=true --jars $SPARK_HOME/j
SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("KafkaWriter"); // 配置Kafka Properties kafkaParams = new Properties(); kafkaParams.put("metadata
JavaStreamingContext(sparkConf, new Duration(Long.parseLong(batchTime) * 1000)); //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);
JavaStreamingContext(sparkConf, new Duration(Long.parseLong(batchTime) * 1000)); //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);
JavaStreamingContext(sparkConf, new Duration(Long.parseLong(batchTime) * 1000)); //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);
JavaStreamingContext(sparkConf, new Duration(Long.parseLong(batchTime) * 1000)); //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);
smartctl -d sat+megaraid,2 -t long /dev/sda 是，执行16。 否，执行17。 磁盘不支持smart，通常是因为配置的RAID卡不支持，此时需要使用对应RAID卡厂商的检查工具进行处理，然后执行16。 例如LSI一般是MegaCLI工具。 在告警详情页面
丢失。 回答 由于断电，当写操作完成之后，缓存中的block不会立即被写入磁盘，如果要同步地将缓存的block写入磁盘，用户需要将“客户端安装路径/HDFS/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml”中的“dfs.datanode.synconclose”设置为“true”。
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