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则会出现数据丢失或者数据异常的情况。 可能原因 主备节点网络不稳定。 备DBService异常。 备节点磁盘空间满。 主DBService节点GaussDB进程CPU使用率高（需要通过日志定位该问题）。 处理步骤 检查主备节点网络是否正常。 在FusionInsight Manager页面，选择“集群
建议管理员定期修改OMS数据库管理员的密码，以提升系统运维安全性。 使用root用户登录主管理节点。 ommdba用户密码不支持在备管理节点修改，否则集群无法正常工作。只需在主管理节点执行修改操作，无需在备管理节点操作。 执行以下命令，切换用户。 sudo su - omm 执行以下命令，切换目录。
联系网络管理员检查网络配置，确保NTP服务器与主OMS节点网络正常，然后检查告警是否恢复。 是，处理完毕。 否，执行4。 检查与NTP服务器认证是否失败。 以root用户登录主OMS节点，用户密码为安装前用户自定义，请咨询系统管理员。管理节点的主备状态及对应IP地址可在FusionInsight
7或1.8版本的JDK。 客户端机器的时间与Hadoop集群的时间要保持一致，时间差小于5分钟。 MRS集群的时间可通过登录主管理节点（集群管理IP地址所在节点）运行date命令查询。 下载MapReduce客户端程序到客户端机器中。 登录MRS Manager系统。 在浏览器地址栏中
如何关闭MRS集群Impalad角色的cas认证 问题 如何关闭MRS集群的cas认证，可以在集群外面的节点上面节点调用Impalad的queries接口，进行指标的获取操作？ 回答 登录Manager界面，选择“集群 > 服务 > Impala > 配置 > 全部配置 > Impalad（角色）
开启Oozie HA机制 操作场景 Oozie多个节点同时提供服务的时候，通过ZooKeeper来提供高可用（HA）功能，防止单节点故障以及多节点同时处理一个任务。 本章节内容仅适用于MRS 3.1.2及之后版本。 对系统影响 操作过程中需要重启Oozie服务。重启过程中，Oozie服务无法提供服务。
Flink业务程序无法读取NFS盘上的文件 用户问题 Flink业务程序无法读取集群节点挂载的NFS盘上的文件。 问题现象 用户开发的Flink业务程序中需要读取用户定义的配置文件，该配置文件放在NFS盘上，NFS盘是挂载在集群节点上的，集群的所有节点均可以访问该盘。用户提交Flink程序后，业务代码访问不
客户创建本地盘系列MRS集群，其中1个Core节点的磁盘存在硬件损坏，导致读取文件失败。 原因分析 磁盘硬件故障。 处理步骤 该指导适用于本地盘系列（d/i/ir/ki系列）MRS集群，针对Core、Task类型节点的磁盘存在硬件故障。 Kafka组件不支持更换磁盘，如果存储Kafka数据的节点故障，请联系华为云技术支持处理。
分以下几种情况： 每个节点资源占用都比较均匀 通过观察资源在每个节点都使用比较均匀，说明系统资源使用比较正常，可以先不关注，可以去分析SQL语句是否有进一步优化的余地。 有个别节点资源占用比较高 如果观察到个别节点占用资源较高，需要针对占用资源较高的节点分析，分析当前的SQL语
label-1，而当前集群只有10.1.120.1到10.1.120.3三个数据节点。进行扩容后，又添加了10.1.120.4这个数据节点，则该数据节点会被设置成label-1的标签；如果10.1.120.3这个数据节点被删除或者退出服务后，数据块不会再被分配到该节点上。 设置目录/文件的标签表达式 在HDFS参
Storm应用开发常用概念 Topology 拓扑是一个计算流图。其中每个节点包含处理逻辑，而节点间的连线则表明了节点间的数据是如何流动的。 Spout 在一个Topology中产生源数据流的组件。通常情况下Spout会从外部数据源中读取数据，然后转换为Topology内部的源数据。
看到集群的基本配置信息，包括集群的名称、ID、付费类型、工作地域、创建时间、Hadoop组件版本及节点的实例规格、容量。 节点的实例规格和容量决定了该集群对数据的分析处理能力。 节点实例规格越高，容量越大，集群运行速度越快，分析处理能力越强，相应的成本也越高。 在集群的基本信息页
单个FE节点进行业务操作，当FE故障时，无法对外提供服务。因此，MRS服务提供了基于弹性负载均衡ELB的部署架构如图1所示。 基于ELB的部署架构，可以将用户访问流量自动均匀分发到多台后端节点，扩展系统对外的服务能力，实现更高水平的应用容错。当其中一台Doris后端节点发生故障时
IOException: Len的错误日志 问题 在父目录中创建大量的znode之后，当ZooKeeper客户端尝试在单个请求中获取该父目录中的所有子节点时，将返回失败。 客户端日志，如下所示： 2017-07-11 13:17:19,610 [myid:] - WARN [New I/O
spark支持同时访问两个集群中的HBase，前提是两个集群配置了互信。 数据规划 将cluster2集群的所有Zookeeper节点和HBase节点的IP和主机名配置到cluster1集群的客户端节点的“/etc/hosts”文件中。 分别将cluster1和cluster2集群Spark2x客户端conf下的hbase-site
Storm应用开发常用概念 Topology 拓扑是一个计算流图。其中每个节点包含处理逻辑，而节点间的连线则表明了节点间的数据是如何流动的。 Spout 在一个Topology中产生源数据流的组件。通常情况下Spout会从外部数据源中读取数据，然后转换为Topology内部的源数据。
IOException: Len的错误日志 问题 在父目录中创建大量的znode之后，当ZooKeeper客户端尝试在单个请求中获取该父目录中的所有子节点时，将返回失败。 客户端日志，如下所示： 2017-07-11 13:17:19,610 [myid:] - WARN [New I/O
pt连续在一个节点上失败3次，那么该application的AppMaster就会将该节点加入黑名单，之后AppMaster就会通知调度器不要继续调度task到该节点，从而避免任务失败。 但是默认情况下，当集群中有33%的节点都被加入黑名单时，调度器会忽略黑名单节点。因此，该黑名
功能： 帮助系统避免单点故障，建立可靠的应用程序。 提供分布式协作服务和维护配置信息。 ZooKeeper结构 ZooKeeper集群中的节点分为三种角色：Leader、Follower和Observer，其结构和相互关系如图1所示。通常来说，需要在集群中配置奇数个（2N+1）Z
Storm应用开发常用概念 Topology 拓扑是一个计算流图。其中每个节点包含处理逻辑，而节点间的连线则表明了节点间的数据是如何流动的。 Spout 在一个Topology中产生源数据流的组件。通常情况下Spout会从外部数据源中读取数据，然后转换为Topology内部的源数据。
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