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解决CBG访问OBS概率性无权限问题 解决长时间使用客户端出现死锁问题 解决Yarn运行偶现RM主备切换问题 解决Spark SQL外表动态分区执行insert overwrite报错问题 解决周期清理任务清理.hive-staging时，查询数据库失败问题 解决NameNod
nsform”方法，请实现与原始数据访问策略对应的“transform”方法。也可以根据“UDFParameters”解析出来的属性参数，动态决定设定哪一种策略，因此，实现两种“transform”方法也是被允许的。 可以设定的访问原始数据的策略请参见表3。 表3 访问原始数据的策略
选择“叶子租户”：当前租户为叶子租户，不支持添加子租户。 选择“非叶子租户”：当前租户为非叶子租户，支持添加子租户，但租户层级不能超过5层。 计算资源 为当前租户选择动态计算资源。 选择“Yarn”时，系统自动在Yarn中以子租户名称创建任务队列。 如果是叶子租户，叶子租户可直接提交到任务队列中。 如果是非
HBase自带的Region分割只有当Region到达设定的Threshold后才会进行分割，这种分割被称为单点分割。 为了实现根据用户的需要动态分割Region以获得更好的性能这一目标，开发了多点分割又称动态分割，即把空的Region预先分割成多个Region。通过预先分割，避免了因为Region空间不足出现Region分割导致性能下降的现象。
true：存在仲裁部署。 false：不存在仲裁部署。 默认取值： 不涉及 support_elb Boolean 参数解释： 支持ELB。 约束限制： 不涉及 取值范围： true：支持ELB。 false：不支持ELB。 默认取值： 不涉及 multi_affinity_group_enable
高，不受表的数据量限制。Flink和Spark引擎都支持，Flink和Spark引擎可以实现交叉混写同一张表。 缺点：Bucket个数不能动态调整，数据量波动和整表数据量持续上涨会导致单个Bucket数据量过大出现大数据文件。需要结合分区表来进行平衡改善。 Flink状态索引 优
ALM-38012 Broker的分区数量超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Kafka服务每个Broker实例的分区数量。该指标可以在Broker实例监控中查看Partition数目，当检测到某个Broker上的分区数量超过阈值时产生告警。用户可在Manager上选择“运维
“GC_OPTS”主要需要调整HeapSize的大小和NewSize的大小。调整HeapSize大小的时候，建议将“Xms”和“Xmx”设置成相同的值，这样可以避免JVM动态调整HeapSize大小的时候影响性能。调整NewSize大小的时候，建议把其设置为HeapSize大小的1/8。 HMaster：当HB
r，而一个JDBCServer只给一个租户提供服务。不同的租户可以配置不同的YARN队列，从而达到资源隔离，且JDBCServer根据需求动态启动，可避免浪费资源。 实现方案 多租户模式的HA方案原理如图2所示。 图2 Spark JDBCServer多租户 ProxyServe
上述命令需要指定Broker的IP和端口，设置配置项的大小，指定brokerId和用户名，这里的用户指kerberos认证用户。 使用命令行工具更新的配置可以动态生效，重启服务会失效。如果想在重启后继续生效，请在FusionInsight Manager首页，选择“集群 > 待操作的集群名称 > 服务
要调整HeapSize的大小和NewSize的大小。调整HeapSize大小的时候，建议将Xms和Xmx设置成相同的值，这样可以避免JVM动态调整HeapSize大小的时候影响性能。调整NewSize大小的时候，建议把其设置为HeapSize大小的1/8。 HMaster：当HB
要调整HeapSize的大小和NewSize的大小。调整HeapSize大小的时候，建议将Xms和Xmx设置成相同的值，这样可以避免JVM动态调整HeapSize大小的时候影响性能。调整NewSize大小的时候，建议把其设置为HeapSize大小的1/8。 HMaster：当HB
GC_OPTS主要需要调整HeapSize的大小和NewSize的大小。调整HeapSize大小的时候，建议将Xms和Xmx设置成相同的值，这样可以避免JVM动态调整HeapSize大小的时候影响性能。调整NewSize大小的时候，建议把其设置为HeapSize大小的1/8。 HMaster：当HB
-defaults.conf”配置文件中进行设置。 snappy spark.dynamicAllocation.enabled 是否使用动态资源调度，用于根据规模调整注册于该应用的executor的数量。目前仅在YARN模式下有效。 JDBCServer默认值为true，client默认值为false。
-defaults.conf”配置文件中进行设置。 snappy spark.dynamicAllocation.enabled 是否使用动态资源调度，用于根据规模调整注册于该应用的executor的数量。目前仅在YARN模式下有效。 JDBCServer默认值为true，client默认值为false。
集群在线扩缩容 大数据集群的处理能力通常可以通过增加集群的节点数来横向扩展，当集群规模不符合业务要求时，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
如何提高Presto资源使用率？ 问题现象 节点资源利用不均衡，执行Presto任务几小时后仍未完成。 解决步骤 调小Yarn节点内存比例： 登录Manager页面，选择“集群 > 服务 > Presto > 实例”，查看并记录所有Presto实例所在节点主机名称。 选择“集群 >
-setLabelExpression -expression 'LabelB[fallback=NONE]' -path /Spark命令，给Spark目录设置表达式。在“/Spark”目录下文件对应的数据块副本只能放置到LabelB标签上的节点，如DN5、DN6、DN7、DN8。 设置数据节点的标签参考配置描述。
r，而一个JDBCServer只给一个租户提供服务。不同的租户可以配置不同的YARN队列，从而达到资源隔离，且JDBCServer根据需求动态启动，可避免浪费资源。 实现方案 多租户模式的HA方案原理如图1所示。 图1 Spark JDBCServer多租户 ProxyServe
Source&Channel、Channel&Sink之间的事务机制。 Sink Processor支持配置failover、load_blance机制，例如负载均衡示例如下。 server.sinkgroups=g1 server.sinkgroups.g1.sinks=k1 k2 server.sinkgroups
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