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Hive执行msck repair table命令时报错 现象描述 Hive执行msck repair table table_name命令报错： FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive
Policy”，根据业务场景规划配置相关用户或者用户组的资源访问策略。 不同组件的访问策略配置样例参考： 添加CDL的Ranger访问权限策略 添加HDFS的Ranger访问权限策略 添加HBase的Ranger访问权限策略 添加Hive的Ranger访问权限策略 添加Yarn的Ranger访问权限策略 添
MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并行运算。在Ma
据输入系统的过程中，对数据进行处理。 例如在梯联网行业，智能电梯的数据，实时传入到MRS的流式集群中进行实时告警。 图3 梯联网行业低时延流式处理场景 该场景下MRS的优势如下所示。 实时数据采集：利用Flume实现实时数据采集，并提供丰富的采集和存储连接方式。 海量的数据源接入
is中存储的数据。 只能对Unique Key模型的表进行修改和删除操作。 该章节仅适用于MRS 3.5.0及之后版本。 前提条件 已创建包含Doris服务的集群，集群内各服务运行正常。 待连接Doris数据库的节点与MRS集群网络互通。 创建具有Doris管理权限的用户。 集群已启用Kerberos认证（安全模式）
Shell客户端连接提示“authentication failed” 问题现象 安全集群中，HiveServer服务正常的情况下，Shell客户端中执行beeline命令失败，界面提示“authentication failed”，如下： Debug is true storeKey
网络连接超时导致FetchFailedException 问题 在380节点的大集群上，运行29T数据量的HiBench测试套中ScalaSort测试用例，使用以下关键配置（--executor-cores 4）出现如下异常： org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException:
网络连接超时导致FetchFailedException 问题 在380节点的大集群上，运行29T数据量的HiBench测试套中ScalaSort测试用例，使用以下关键配置（--executor-cores 4）出现如下异常： org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException:
500”错误 问题背景与现象 在Yarn使用Capacity调度器时，单击Yarn WebUI页面的队列名称时，系统上报“ERROR 500”的错误。 HTTP ERROR 500 javax.servlet.ServletException: javax.servlet.ServletException:
Alluixo在HA模式下出现Does not contain a valid host:port authority报错 用户问题 安全集群Alluixo在HA模式下出现Does not contain a valid host:port authority的报错，如何处理？ 问题现象 安全集群中
Policy”，根据业务场景规划配置相关用户或者用户组的资源访问策略。 不同组件的访问策略配置样例参考： 添加HDFS的Ranger访问权限策略 添加HBase的Ranger访问权限策略 添加Hive的Ranger访问权限策略 添加Yarn的Ranger访问权限策略 添加Spark2x的Ranger访问权限策略
定义Column的数量和类型。HBase中表的列非常稀疏，不同行的列的个数和类型都可以不同。此外，每个CF都有独立的生存周期（TTL）。可以只对行上锁，对行的操作始终是原始的。 Column 与传统的数据库类似，HBase的表中也有列的概念，列用于表示相同类型的数据。 RegionServer数据存储
java:745) DataNode的磁盘空间不足。 DataNode的心跳有延迟。 解决办法 如果DataNode的数据接收器不可用，通过在Manager页面，增加HDFS参数“dfs.datanode.max.transfer.threads”的值解决。 如果没有足够的硬盘空间或者CPU，试
r。 Executor执行这些Task，将具体RDD的数据写入到步骤1创建的目录下。 Spark和YARN的关系 Spark的计算调度方式，可以通过YARN的模式实现。Spark共享YARN集群提供丰富的计算资源，将任务分布式的运行起来。Spark on YARN分两种模式：YARN
设置合理数量的存储组可以带来性能的提升。既不会因为产生过多的存储文件（夹）导致频繁切换IO降低系统速度（并且会占用大量内存且出现频繁的内存-文件切换），也不会因为过少的存储文件夹（降低了并发度）导致写入命令阻塞。 用户应根据自己的数据规模和使用场景，平衡存储文件的存储组设置，以达到更好的系统性能。
Kafka支持的访问协议类型有哪些？ 问： Kafka支持的访问协议类型有哪些？ 答： Kafka支持四种协议类型的访问，分别为：PLAINTEXT、SSL、SASL_PLAINTEXT、SASL_SSL。 父主题： 组件配置类
ion启动的第一个容器。它负责和ResourceManager打交道并请求资源，获取资源之后告诉NodeManager为其启动Container。从深层次的含义讲YARN-Cluster和YARN-Client模式的区别其实就是ApplicationMaster进程的区别。 YA
切换MRS集群组件Ranger鉴权 新安装的已开启Kerberos认证的集群默认即安装了Ranger服务并启用了Ranger鉴权，用户可以通过组件的权限插件对组件资源的访问设置细粒度的安全访问策略。若不需使用Ranger进行鉴权，集群管理员可在服务页面手动停用Ranger鉴权，停
CGroups功能限制Container CPU使用率 配置场景 CGroups是一个Linux内核特性。它可以将任务集及其子集聚合或分离成具备特定行为的分层组。在YARN中，CGroups特性对容器（container）使用的资源（例如CPU使用率）进行限制。本特性大大降低了限制容器CPU使用的难度。
设置合理数量的存储组可以带来性能的提升。既不会因为产生过多的存储文件（夹）导致频繁切换IO降低系统速度（并且会占用大量内存且出现频繁的内存-文件切换），也不会因为过少的存储文件夹（降低了并发度）导致写入命令阻塞。 用户应根据自己的数据规模和使用场景，平衡存储文件的存储组设置，以达到更好的系统性能。
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