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提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 问题 向YARN服务器提交MapReduce任务后，客户端提示如下信息后长时间无响应。 16/03/03 16:44:56 INFO hdfs.DFSClient: Created HDFS_DELEGATION_TOKEN token
通过同时利用Flume服务端和客户端，构成Flume的级联任务，采集日志的流程如下所示。 安装Flume客户端。 配置Flume服务端和客户端参数。 查看Flume客户端收集日志。 停止及卸载Flume客户端。 图1 Flume使用流程 Flume模块介绍 Flume客户端/服务端由
Hive常见问题 如何删除所有HiveServer中的永久函数 为什么已备份的Hive表无法执行drop操作 如何在Hive自定义函数中操作本地文件 如何强制停止Hive执行的MapReduce任务 Hive不支持复杂类型字段名称中包含哪些特殊字符 如何对Hive表大小数据进行监控
contid}” 运行中的任务日志存储在以上路径中，运行结束后会基于Yarn的配置确定是否汇聚到HDFS目录中，详情请参见Yarn常用配置参数。 其他日志：“/var/log/Bigdata/spark2x” 日志归档规则： 使用yarn-client或yarn-cluster模
建议直接修改该请求，不要重试该请求。 504 ServerTimeout 请求在给定的时间内无法完成。客户端仅在为请求指定超时（Timeout）参数时会得到该响应。 505 HTTPS Version not supported 服务器不支持请求的HTTPS协议的版本，无法完成处理。 父主题：
contid}” 运行中的任务日志存储在以上路径中，运行结束后会基于Yarn的配置确定是否汇聚到HDFS目录中，详情请参见Yarn常用配置参数。 其他日志：“/var/log/Bigdata/spark2x” 日志归档规则： 使用yarn-client或yarn-cluster模
Spark故障排除 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 加载空的part文件时，app无法显示在JobHistory的页面上
通过同时利用Flume服务端和客户端，构成Flume的级联任务，采集日志的流程如下所示。 安装Flume客户端。 配置Flume服务端和客户端参数。 查看Flume客户端收集日志。 停止及卸载Flume客户端。 图1 Flume使用流程 Flume模块介绍 Flume客户端/服务端由
Spark Streaming任务一直阻塞 问题 运行一个Spark Streaming任务，确认有数据输入后，发现没有任何处理的结果。打开Web界面查看Spark Job执行情况，发现如下图所示：有两个Job一直在等待运行，但一直无法成功运行。 图1 Active Jobs 继
JobGateway日志介绍 日志描述 日志路径：JobGateway相关日志的存储路径为：“/var/log/Bigdata/job-gateway/”。 日志归档规则：JobGateway的运行日志启动了自动压缩归档功能，当日志大小超过20MB的时候（此日志文件大小可进行配置
开发HDFS应用 HDFS样例程序开发思路 初始化HDFS 写HDFS文件 追加HDFS文件内容 读HDFS文件 删除HDFS文件 HDFS Colocation 设置HDFS存储策略 HDFS访问OBS 父主题： HDFS开发指南
整。 登录FusionInsight Manager。 选择“集群 > 服务 > Kafka > 更多 > 启用Ranger鉴权”，查看该参数是否置灰。 是，创建用户并在Ranger中赋予该用户相关操作权限： 选择“系统 > 权限 > 用户 > 添加用户”，在新增用户界面创建一个机机用户，例如developuser。
"log.time.threshold", 120); } } 样例3：main()方法创建一个job，指定参数，提交作业到hadoop集群。 public static void main(String[] args) throws Exception
Spark Streaming任务一直阻塞 问题 运行一个Spark Streaming任务，确认有数据输入后，发现没有任何处理的结果。打开Web界面查看Spark Job执行情况，发现如下图所示：有两个Job一直在等待运行，但一直无法成功运行。 图1 Active Jobs 继
INFO表示记录系统及各事件正常运行状态信息。 DEBUG DEBUG表示记录系统及系统的调试信息。 如果您需要修改日志级别，请执行如下操作： 参考修改集群服务配置参数，进入Hive服务“全部配置”页面。 左边菜单栏中选择所需修改的角色所对应的日志菜单。 选择所需修改的日志级别并保存。 配置Hive日志级别后可立即生效，无需重启服务。
"log.time.threshold", 120); } } 样例3：main()方法创建一个job，指定参数，提交作业到hadoop集群。 public static void main(String[] args) throws Exception
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loadBalancerHttpPort= loadBalancerHttpsPort= #ClickHouse安全模式开关，安全模式集群时该参数固定为true。 CLICKHOUSE_SECURITY_ENABLED=true #连接的用户名 user= #连接的用户的密码 password=
INFO表示记录系统及各事件正常运行状态信息。 DEBUG DEBUG表示记录系统及系统的调试信息。 如果您需要修改日志级别，请执行如下操作： 参考修改集群服务配置参数，进入Hive服务“全部配置”页面。 左边菜单栏中选择所需修改的角色所对应的日志菜单。 选择所需修改的日志级别并保存。 配置Hive日志级别后可立即生效，无需重启服务。
INFO表示记录系统及各事件正常运行状态信息。 DEBUG DEBUG表示记录系统及系统的调试信息。 如果您需要修改日志级别，请执行如下操作： 请参考修改集群服务配置参数，进入Kafka的“全部配置”页面。 左边菜单栏中选择所需修改的角色所对应的日志菜单。 选择所需修改的日志级别。 保存配置，在弹出窗口中单击“确定”使配置生效。
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