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apreduce/jobhistory”（审计日志） Container：“/srv/BigData/hadoop/data1/nm/containerlogs/application_${appid}/container_{$contid}” 运行中的任务日志存储在以上路径中，
olicy]', retain_commits=>'[retain_commits]', hours_retained=> '[hours_retained]', file_versions_retained=> '[file_versions_retained]'); 参数描述
合后的container日志？ 回答 当Yarn配置“yarn.log-aggregation-enable”为“true”时，就开启了container日志聚合功能。 日志聚合功能是指：当应用在Yarn上执行完成后，NodeManager将本节点中所有container的日志聚
使用Yarn Yarn用户权限管理 使用Yarn客户端提交任务 配置Container日志聚合功能 启用Yarn CGroups功能限制Container CPU使用率 Yarn企业级能力增强 Yarn性能调优 Yarn运维管理 Yarn常见问题
在Windows中调测Impala JDBC应用 运行样例。 导入和修改样例后，即可在开发环境中，右击“ExampleMain.java”，选择“ExampleMain.main()”运行对应的应用程序工程。 使用Windows访问MRS集群来操作Impala，有如下两种方式。 方法一：
数名称。 表1 配置参数 参数 描述 默认值 dfs.client.failover.proxy.provider.[nameservice ID] 用已通过的协议创建namenode代理的Client Failover proxy provider类。配置成org.apache
数名称。 表1 配置参数 参数 描述 默认值 dfs.client.failover.proxy.provider.[nameservice ID] 用已通过的协议创建namenode代理的Client Failover proxy provider类。配置成org.apache
使用kafka采集数据时报错IllegalArgumentException 问题 线程“main”报错 org.apache.kafka.common.KafkaException，构造kafka消费者失败，报错： java.lang.IllegalArgumentException:
使用kafka采集数据时报错IllegalArgumentException 问题 线程“main”报错 org.apache.kafka.common.KafkaException，构造kafka消费者失败，报错： java.lang.IllegalArgumentException:
ZooKeeper和HDFS的关系 ZooKeeper与HDFS的关系如图1所示。 图1 ZooKeeper和HDFS的关系 ZKFC（ZKFailoverController）作为一个ZooKeeper集群的客户端，用来监控NameNode的状态信息。ZKFC进程仅在部署了NameNode的节点中存在。HDFS
dir中定义的磁盘数量等于dfs.datanode.failed.volumes.tolerated的值时，DataNode启动失败 问题 当“dfs.datanode.data.dir”中定义的磁盘数量等于“dfs.datanode.failed.volumes.tolerated”的值时，DataNode启动失败。
dir中定义的磁盘数量等于dfs.datanode.failed.volumes.tolerated的值时，DataNode启动失败 问题 当“dfs.datanode.data.dir”中定义的磁盘数量等于“dfs.datanode.failed.volumes.tolerated”的值时，DataNode启动失败。
Flink作业运行日志：“${BIGDATA_DATA_HOME}/hadoop/data${i}/nm/containerlogs/application_${appid}/container_{$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。
配置Yarn本地化日志级别 配置场景 container本地化默认的日志级别是INFO。用户可以通过配置“yarn.nodemanager.container-localizer.java.opts”来改变日志级别。 配置描述 在Manager系统中，选择“集群 > 待操作集群的名称
Flink作业运行日志：“${BIGDATA_DATA_HOME}/hadoop/data${i}/nm/containerlogs/application_${appid}/container_{$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。
Hive客户端执行SQL报错连接超时 现象描述 Hive客户端执行SQL失败，报错：Timed out waiting for a free available connection。 可能原因 DBService连接较多，获取连接超时。 操作步骤 客户端是否使用Spark-SQL客户端执行SQL。
客户需要使用动态资源池控制impala并发。 登录到集群的master1节点上，然后切换到omm用户下，在/home/omm目录下创建fair-scheduler.xml、llama-site.xml文件。 打开fair-scheduler.xml文件，添加如下配置。 <allocations> <queue
Executor运行日志：“${BIGDATA_DATA_HOME}/hadoop/data${i}/nm/containerlogs/application_${appid}/container_{$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
Executor运行日志：“${BIGDATA_DATA_HOME}/hadoop/data${i}/nm/containerlogs/application_${appid}/container_{$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
客户需要使用动态资源池控制impala并发。 登录到集群的master1节点上，然后切换到omm用户下，在/home/omm目录下创建fair-scheduler.xml、llama-site.xml文件。 打开fair-scheduler.xml文件，添加如下配置。 <allocations> <queue
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