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RDINATOR_NOT_AVAILABLE” 问题背景与现象 新建Kafka集群，部署Broker节点数为2，使用Kafka客户端可以正常生产，但是无法正常消费。Consumer消费数据失败，提示GROUP_COORDINATOR_NOT_AVAILABLE，关键日志如下： 2018-05-12
认证鉴权 调用接口有如下两种认证方式，您可以选择其中一种进行认证鉴权。 AK/SK认证：通过AK（Access Key ID）/SK（Secret Access Key）加密调用请求。 Token认证：通过Token认证通用请求。 AK/SK认证 AK/SK签名认证方式仅支持消息
扩容MRS集群 MRS的扩容不论在存储还是计算能力上，都可以简单地通过增加Core节点或者Task节点来完成，不需要修改系统架构，降低运维成本。集群Core节点不仅可以处理数据，也可以存储数据。可以在集群中添加Core节点，通过增加节点数量处理峰值负载。集群Task节点主要用于处理数据，不存放持久数据。
如何处理由于Region处于FAILED_OPEN状态而造成的建表失败异常 问题 如何处理由于Region处于FAILED_OPEN状态而造成的建表失败异常。 回答 建表过程中如果发生网络故障、HDFS故障或者Active HMaster故障等情况时，可能会造成部分Region上线失败而处于FAILED_OPEN状态，导致建表失败。
Spark Core调优 数据序列化 配置内存 设置并行度 使用广播变量 使用External Shuffle Service提升性能 Yarn模式下动态资源调度 配置进程参数 设计DAG 经验总结 父主题： Spark应用调优
Spark Core数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 ： Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性
120000ms waiting for namespace table to be assigned at org.apache.hadoop.hbase.master.TableNamespaceManager.start(TableNamespaceManager
多主实例配置为：#{conf_dir}/fairscheduler.xml 多租户配置为：./__spark_conf__/__hadoop_conf__/fairscheduler.xml ./__spark_conf__/__hadoop_conf__/fairscheduler.xml spark
Spark Core样例程序 Spark Core样例程序开发思路 Spark Core样例程序（Java） Spark Core样例程序（Scala） Spark Core样例程序（Python） 父主题： 开发Spark应用
当事件队列溢出时如何配置事件队列的大小？ 普通应用 Dropping SparkListenerEvent because no remaining room in event queue. This likely means one of the SparkListeners
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如何处理由于Region处于FAILED_OPEN状态而造成的建表失败异常 问题 如何处理由于Region处于FAILED_OPEN状态而造成的建表失败异常。 回答 建表过程中如果发生网络故障、HDFS故障或者Active HMaster故障等情况时，可能会造成部分Region上线失败而处于FAILED_OPEN状态，导致建表失败。
ead状态的container日志 若该application处于结束状态，则可以获取全部归档的container日志 获取指定Container日志：yarn logs -applicationId <appId> -containerId <containerId> 例如：yarn
female,20 YuanJing,male,10 CaiXuyu,female,50 FangBo,female,50 GuoYijun,male,5 CaiXuyu,female,50 Liyuan,male,20 CaiXuyu,female,50 FangBo,female
120000ms waiting for namespace table to be assigned at org.apache.hadoop.hbase.master.TableNamespaceManager.start(TableNamespaceManager
数据迁移到新集群后，HBase的Region状态为RIT或FAILED_OPEN。 原因分析 登录到集群的Core节点查看RegionServer日志，报错： “Region‘3b3ae24c65fc5094bc2acfebaa7a56de’”打开失败，Region状态被设置为FAILED_OPEN。 “Reg
Spark Core样例程序 Spark Core样例程序开发思路 Spark Core样例程序（Java） Spark Core样例程序（Scala） Spark Core样例程序（Python） 父主题： 开发Spark应用
运行Manager应用报错“authorize failed” 问题 运行应用程序时，操作失败，日志显示如图1所示。 图1 操作失败日志 回答 可能的原因为用户名、密码的配置错误。 可排查“UserInfo.properties”文件中“username”和“password”的值是否配置正确。
多主实例配置为：#{conf_dir}/fairscheduler.xml 多租户配置为：./__spark_conf__/__hadoop_conf__/fairscheduler.xml ./__spark_conf__/__hadoop_conf__/fairscheduler.xml spark
使用External Shuffle Service提升Spark Core性能 操作场景 Spark系统在运行含shuffle过程的应用时，Executor进程除了运行task，还要负责写shuffle数据以及给其他Executor提供shuffle数据。当Executor进程任务过重，导致触发GC（Garbage
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