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查看该告警“定位信息”中对应的“主机名”字段值，获取该告警产生的主机名，查看定位信息中对应的“路径名”字段值，获取异常的文件路径或者名称。 以root用户登录告警所在节点，用户密码为安装前用户自定义，请咨询系统管理员。 查看日志文件“$BIGDATA_LOG_HOME/nodeagent/scriptlog/checkfileconfig
否，执行13。 收集故障信息。 在FusionInsight Manager首页，单击“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”中勾选待操作集群的如下节点信息。 ZooKeeper HDFS 单击右上角的设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后10分钟，单击“下载”。
bigdata_env kinit hdfs 普通模式： su - omm cd 客户端安装目录 source bigdata_env 在节点客户端执行hdfs fsck / -delete，删除丢失文件。如果丢失块所在的文件为有用文件，需要再次写入文件，恢复数据。 删除文件为高
告警”，查看“告警ID”为“19025”的告警的“定位信息”中上报该告警的服务名。 以客户端安装用户登录安装了HDFS和HBase客户端的节点，并执行以下命令： cd 客户端安装目录 source bigdata_env kinit 组件业务用户（若集群未启用Kerberos认证（普通模式），请跳过该操作）
Spark的Shuffle过程需要写本地磁盘，Shuffle是Spark性能的瓶颈，I/O是Shuffle的瓶颈。配置多个磁盘则可以并行的把数据写入磁盘。如果节点中挂载多个磁盘，则在每个磁盘配置一个Spark的localDir，这将有效分散Shuffle文件的存放，提高磁盘I/O的效率。如果只有一个
Spark的Shuffle过程需要写本地磁盘，Shuffle是Spark性能的瓶颈，I/O是Shuffle的瓶颈。配置多个磁盘则可以并行的把数据写入磁盘。如果节点中挂载多个磁盘，则在每个磁盘配置一个Spark的localDir，这将有效分散Shuffle文件的存放，提高磁盘I/O的效率。如果只有一个
编译并生成Jar包，并将Jar包复制到与依赖库文件夹同级的目录“src/main/resources”下，具体步骤请参考在Linux调测程序。 使用集群安装用户登录集群客户端节点。 cd /opt/client source bigdata_env kinit 组件操作用户（例如developuser） 创建输入T
nodemanager.resource.percentage-physical-cpu-limit”配置过小，导致可使用的核不足1个时，例如4核节点，将此参数设置为20%，不足1个核，那么将会使用系统全部的核。Linux的一些版本不支持Quota模式，例如Cent OS。在这种情况下，可以使用CPUset模式。
/opt/log2.txt --windowTime 2 表1 参数说明 参数名称 说明 <filePath> 指本地文件系统中文件路径，每个节点都需要放一份/opt/log1.txt和/opt/log2.txt并使用chmod 755 文件名命令为用户赋予读、写、执行权限，而属组用
String driver = "org.apache.hive.jdbc.HiveDriver"; // 集群ZooKeeper节点信息 String sql = "select name,sum(stayTime) as " + "stayTime from
Distributed表引擎本身不存储任何数据，而是作为数据分片的透明代理，能够自动路由数据到集群中的各个节点，分布式表需要和其他本地数据表一起协同工作。分布式表会将接收到的读写任务分发到各个本地表，而实际上数据的存储在各个节点的本地表中。 图1 Distributed Distributed表引擎的创建模板：
Stats”中的“Num.Regions”列的Region分布是否均衡。 是，执行13。 否，执行7。 以omm用户登录故障RegionServer节点。 进入客户端安装目录，配置环境变量。 cd 客户端安装目录 source bigdata_env 如果集群采用安全版本，要执行以下命令进行安全认证：
Manager，修改该用户初始密码。 步骤3：创建Doris Catalog 登录Doris集群中已安装好MySQL客户端的MRS Master节点，执行如下命令进入Doris数据库。 export LIBMYSQL_ENABLE_CLEARTEXT_PLUGIN=1 （若集群已启用K
说明： 用户绑定Hive管理员角色后，在每个维护操作会话中，还需要执行以下操作： 请根据客户端所在位置，参考安装客户端章节，登录安装客户端的节点。 执行以下命令配置环境变量。 例如，Hive客户端安装目录为“/opt/hiveclient”，执行source /opt/hiveclient/bigdata_env
String driver = "org.apache.hive.jdbc.HiveDriver"; // 集群zookeeper节点信息 String sql = "select name,sum(stayTime) as " + "stayTime from
Distributed表引擎本身不存储任何数据，而是作为数据分片的透明代理，能够自动路由数据到集群中的各个节点，分布式表需要和其他本地数据表一起协同工作。分布式表会将接收到的读写任务分发到各个本地表，而实际上数据的存储在各个节点的本地表中。 图1 Distributed Distributed表引擎的创建模板：
创建一个从SFTP服务器导入数据到HDFS的Loader作业，具体操作请参见典型场景：从SFTP服务器导入数据到HDFS/OBS。 使用安装客户端的用户登录客户端所在节点。 执行以下命令，进入schedule-tool工具的conf目录。例如，Loader客户端安装目录为“/opt/client/Loader/”。
创建一个从SFTP服务器导入数据到HDFS的Loader作业，具体操作请参见使用Loader从SFTP服务器导入数据到HDFS/OBS。 使用安装客户端的用户登录客户端所在节点。 执行以下命令，进入schedule-tool工具的conf目录。例如，Loader客户端安装目录为“/opt/client/Loader/”。
er是Flink的主要组件，针对各种安全场景和性能场景，配置项包括通信端口，内存管理，连接重试等。 Blob服务端： JobManager节点上的Blob服务端是用于接收用户在客户端上传的Jar包，或将Jar包发送给TaskManager，传输log文件等，配置项包括端口，SSL，重试次数，并发等。
均采用HTTPS协议。 Endpoint：指定承载REST服务端点的服务器域名或IP，不同服务不同区域的Endpoint不同，您可以从终端节点中获取。例如IAM服务在“华北-北京四”区域的Endpoint为“iam.cn-north-4.myhuaweicloud.com”。 r
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