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集群中服务运行状态为“亚健康”表示服务部分增强功能无法正常工作。 在本示例场景中，登录Manager查看集群其它服务状态，发现HBase服务被停止。当HBase已安装且状态不正常时，Hive、Spark和Loader服务将处于“亚健康”状态。 此时并不会影响基于Hive服务的上层业务，手动重启HBase服务后，Hive服务运行状态恢复正常。
组 表示作业所属组。 开始 表示作业开始时间。 持续时间 表示作业运行使用的时间。 Id 表示作业的编号，由系统自动生成。 如果MRS集群安装了Spark组件，则默认会启动一个作业“Spark-JDBCServer”，用于执行任务。 父主题： 使用Hue提交Oozie作业
单击“Activate”，转化当前拓扑为激活状态。 去激活拓扑 单击“Deactivate”，转化当前拓扑为去激活状态。 重部署拓扑 单击“Rebalance”，将当前拓扑重新部署执行，需要输入执行重部署的等待时间，单位为秒。一般在集群中节点数发生变化时进行，以更好利用集群资源。 删除拓扑 单击“Kil
登录FusionInsight Manager。 选择“运维 > 日志 ＞ 下载”。 选择日志下载范围。 “服务”：单击勾选所需服务。 “主机”：填写服务所部署主机的IP，也可单击勾选所需主机。 最大并发数：根据界面要求设置日志收集时的最大节点并发数量。（MRS 3.3.0及之后版本支持该参数）
ata1.txt，input_data2.txt到此目录，操作如下： 执行以下命令进入HDFS客户端目录并认证用户。 cd HDFS客户端安装目录 source bigdata_env kinit 组件业务用户 （该用户需要具有操作HDFS的权限，首次认证需要修改密码） 执行以下命令创建“/tmp/input”目录。
数据的能力。支持多种计算引擎，提供IUD接口，在HDFS的数据集上提供了插入更新和增量拉取的功能。 如需使用Hudi，请确保MRS集群内已安装Spark/Spark2x服务。 图1 Hudi基本架构 Hudi特性 ACID事务能力，支持实时入湖和批量入湖。 多种视图能力（读优化视
提供Spark的各种功能，如连接Spark集群，创建RDD，累积量和广播量等。它的作用相当于一个容器。 SparkConf：Spark应用配置类，如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 JavaRDD：用于在java应用中定义JavaRDD的类，功能类似于scala中的RDD(Resilient
操作步骤 接口相关信息 URI格式：POST /v2/{project_id}/clusters 详情请参见创建集群。 请求示例 POST: https://{endpoint}/v2/{project_id}/clusters {endpoint}信息具体请参考终端节点。 {proje
组 表示作业所属组。 开始 表示作业开始时间。 持续时间 表示作业运行使用的时间。 Id 表示作业的编号，由系统自动生成。 如果MRS集群安装了Spark组件，则默认会启动一个作业“Spark-JDBCServer”，用于执行任务。 父主题： 使用Hue提交Oozie作业
表示作业运行时的优先级。 “Duration” 表示作业运行使用的时间。 “Submitted” 表示作业提交到MRS集群的时间。 如果MRS集群安装了Spark组件，则默认会启动一个作业“Spark-JDBCServer”，用于执行任务。 搜索作业 在“Job Browser”的“Us
Manager页面，选择“运维 > 告警 > 告警”，查看当前告警“定位信息”中的角色名以及确认主机名所在的IP地址。 登录客户端的节点，执行如下命令： cd {客户端安装路径} source bigdata_env 安全模式（开启Kerberos）： kinit 组件业务用户 clickhouse client
preduce-client-hs/HistoryServerRest.html 准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/opt/client”目录。 进入客户端安装目录“/opt/client”，执行下列命令初始化环境变量。 source bigdata_env 操作步骤
执行程序时引入的jackson相关包与集群自带的包版本不一致，导致报错，建议使用集群自带的jackson相关jar包。 集群jar包路径：“客户端安装目录/Spark2x/spark/jars”或者“客户端安装目录/Spark/spark/jars”。 父主题： MRS应用开发开源jar包冲突列表说明
String 参数解释： 错误描述。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 请求示例 获取SQL结果请求示例 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/job-executions/{
提供Spark的各种功能，如连接Spark集群，创建RDD，累积量和广播量等。它的作用相当于一个容器。 SparkConf：Spark应用配置类，如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 JavaRDD：用于在java应用中定义JavaRDD的类，功能类似于scala中的RDD(Resilient
另外以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 Presto presto-examples 该样例工程提供以下JDBC/HCatalog样例程序： Presto JDBC处理数据Java示例程序。
GET/v2/{project_id}/autoscaling-policy/{cluster_id} mrs:cluster:policy √ √ 配置弹性伸缩规则 POST /v1.1/{project_id}/autoscaling-policy/{cluster_id} √ √ 更新用户代理信息
处理步骤 检查Hive默认数据仓库权限情况。 以root用户登录客户端所在节点，用户密码为安装前用户自定义，请咨询系统管理员。 执行以下命令进入HDFS客户端安装目录。 cd 客户端安装目录 source bigdata_env kinit 具有supergroup组权限的用户（普通集群跳过该步骤）
提供Spark的各种功能，如连接Spark集群，创建RDD，累积量和广播量等。它的作用相当于一个容器。 SparkConf：Spark应用配置类，如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 JavaRDD：用于在java应用中定义JavaRDD的类，功能类似于scala中的RDD(Resilient
提供Spark的各种功能，如连接Spark集群，创建RDD，累积量和广播量等。它的作用相当于一个容器。 SparkConf：Spark应用配置类，如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 JavaRDD：用于在java应用中定义JavaRDD的类，功能类似于scala中的RDD(Resilient
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