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dc=hadoop,dc=com -e ppolicy 输入LDAP管理账户krbkdc的密码（默认密码为LdapChangeMe@123），出现如下提示表示该用户被锁定，则需要解锁用户，具体请参见解锁MRS集群LDAP管理账户。 ldap_bind: Invalid credentials (49);
选择“集群 > 服务 > Yarn”，单击“ResourceManager WebUI”后的链接进入Yarn原生页面。 根据告警“定位信息”中的任务名找到异常任务，查找并记录作业的“application ID”，是否可以在Yarn页面上查看到作业日志。 图1 作业的“application
选择“集群 > 服务 > Yarn”，单击“ResourceManager WebUI”后的链接进入Yarn原生页面。 根据告警“定位信息”中的任务名找到异常任务，查找并记录作业的“application ID”，是否可以在Yarn页面上查看到作业日志。 图1 作业的“application
> Impalad Web UI”，单击任一个节点进入Web UI页面。 在Web UI页面，单击“/backends”，查看Impala列表，找到告警上报的实例，单击“Web UI”，进入亚健康节点的Web UI后，单击“/queries”，查看任务执行情况，是否存在执行缓慢的任务。
HetuEngine QAS角色能够自动提取历史SQL语句进行分析学习，基于收益最大化原则自动生成高价值物化视图的候选SQL。在实际运用中，HetuEngine管理员可选择通过配置“维护实例”等，开启物化视图的自动创建与自动刷新功能。业务用户可以通过配置客户端Session来获
Manager（MRS 3.x及之后版本）。 选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Hive > HiveServer”。 在HiveServer列表里选择设置租约隔离的HiveServer，选择“HiveServer > 实例配置 > 全部配置”。 在“全部配置”界面的右上角搜索“hive
选择“集群 > 服务 > Yarn”，单击“ResourceManager WebUI”后的链接进入Yarn原生页面。 根据告警“定位信息”中的任务名找到异常任务，查找并记录作业的“application ID”，是否可以在Yarn页面上查看到作业日志。 图1 作业的“application
选择“集群 > 服务 > Yarn”，单击“ResourceManager WebUI”后的链接进入Yarn原生页面。 根据告警“定位信息”中的任务名找到异常任务，查找并记录作业的“application ID”，是否可以在Yarn页面上查看到作业日志。 图1 作业的“application
原因分析 MapReduce任务提交前对输入文件数的检查策略：在提交的MapReduce任务中，允许的最大输入文件数和HiveServer最大堆内存的比值，例如500000/4（默认值），表示每4GB堆内存最大允许500000个输入文件。在输入的文件数超出此限制时则会发生此错误。 解决办法
保护数据完整性等场合，是一种应用对称密钥体制进行密钥管理的系统。 结构 Kerberos的原理架构如图1所示，各模块的说明如表1所示。 图1 原理架构 表1 模块说明 模块 说明 Application Client 应用客户端，通常是需要提交任务（或者作业）的应用程序。 Application
cluster模式。 客户端向ResourceManager发送Spark应用提交请求，ResourceManager为其返回应答，该应答中包含多种信息(如ApplicationId、可用资源使用上限和下限等)。Client端将启动ApplicationMaster所需的所有信息
Flume基本原理 Flume是一个高可用、高可靠，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方（可定制）的能力。其中Flume-NG是Flume的一个分支，其特点
r为其返回应答，该应答中包含多种信息（如ApplicationId、可用资源使用上限和下限等）。ResourceManager收到请求后，会为ApplicationMaster寻找合适的节点，并在该节点上启动它。ApplicationMaster是Yarn中的角色，在Spark中
用户可以通过该功能进行集群节点规模的调整，进行扩容或者缩容；在缩容节点时，MRS会智能地选择负载最少或者迁移数据量最小节点，并且在缩容过程中，缩容节点不再接收新的任务，正在执行的任务继续执行，同时将该节点数据拷贝至其他节点，该节点进入退服状态，当该节点任务长时间运行无法结束时，会
这个期间进入Kafka的所有数据均匀分配到各个任务，避免任务处理压力不均匀。 约束条件： 目前该功能只适用于Spark Streaming中的Direct方式，且执行结果与上一个batch时间处理结果没有依赖关系（即无state操作，如updatestatebykey）。对多条数
这个期间进入Kafka的所有数据均匀分配到各个任务，避免任务处理压力不均匀。 约束条件： 目前该功能只适用于Spark Streaming中的Direct方式，且执行结果与上一个batch时间处理结果没有依赖关系（即无state操作，如updatestatebykey）。对多条数
5版本，请参考集群Master节点规格升级（分步升级）操作。 升级过程中请勿对集群进行其他操作。 升级Master节点规格会导致业务中断，请尽量安排业务空闲期升级Master节点规格。 集群Master节点规格升级（一键升级） 登录MRS管理控制台。 选择“现有集群”，选中一个运行中的集群并单击集群名称，进入集群信息页面。
cationMaster（AM）中运行，运行结果和日志在Yarn的WebUI界面输出。 进入Spark客户端目录，调用bin/spark-submit脚本运行代码。 其中，<inputPath>指HDFS文件系统中input的路径。 由于样例代码中未给出认证信息，请在执行应用程序时通过配置项“spark
管云服务能力，用户拥有对集群的完全控制权，默认情况下，云服务无权限对客户集群进行操作，集群日常运维管理由用户负责，如果在大数据集群运维过程中遇到了相关技术问题，可以联系技术支持团队获得帮助，该技术支持仅协助分析处理MRS云服务相关求助，不包含云服务以外的求助，例如用户基于大数据平台构建的应用系统等。
erver实例，则在该session中找不到该function，而且hive默认将“hive.exec.drop.ignorenonexistent”设置为“true”，即当function不存在时，删除function操作不会报错，这样就表现出了用户没有drop functio
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