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如何获取Topic的分布信息 用户问题 如何获取Topic在Broker实例的分布信息？ 前置操作 前提条件 已安装Kafka、ZooKeeper客户端。 操作步骤 以客户端安装用户，登录安装Kafka客户端的节点。 切换到Kafka客户端安装目录，例如“/opt/client”。
--普通模式集群不需要该参数，同时删除上一行的逗号 'properties.security.protocol' = 'SASL_PLAINTEXT',--普通模式集群不需要该参数 'properties.kerberos.domain.name' = 'hadoop.系统域名'--普通模式集群不需要该参数
0版本集群对Storm日志的大小有什么限制？ 问： MRS 2.1.0版本的集群对Storm日志的大小有什么限制？ 答： MRS 2.1.0版本的集群对Storm日志有不超过20G的限制，超出后会循环删除。 因为日志是保存在系统盘上，有空间限制。如需长期保存，则需要将日志挂载出来。 父主题：
子分区中的实时输出缓冲区）反馈来分布，并且可以帮助减轻由子分区之间的不平衡数据分布引起的背压。如果节点之间的往返时间较长和/或群集中的机器数量较多，则应增加此值。 8 否 taskmanager.network.memory.fraction 用于网络缓冲区的JVM内存的占比。这
Logs”页签，可以通过“logs”链接查看聚合的日志。 图1 聚合日志显示页面 配置描述 为了使WebUI页面显示日志，需要将聚合日志进行解析和展现。Spark是通过Hadoop的JobHistoryServer来解析聚合日志的，所以您可以通过“spark.jobhistory
4 设置SSL加密的算法。 如果打开Task Manager之间data传输通道的SSL，对性能会有较大影响，需要用户从安全和性能综合考虑。 在Flink客户端的bin目录下，执行命令sh generate_keystore.sh <password>，表3中的配置项会被默认赋值
为什么存储小文件过程中，缓存中的数据会丢失 问题 在存储小文件过程中，系统断电，缓存中的数据丢失。 回答 由于断电，当写操作完成之后，缓存中的block不会立即被写入磁盘，如果要同步地将缓存的block写入磁盘，用户需要将“客户端安装路径/HDFS/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site
为什么存储小文件过程中，缓存中的数据会丢失 问题 在存储小文件过程中，系统断电，缓存中的数据丢失。 回答 由于断电，当写操作完成之后，缓存中的block不会立即被写入磁盘，如果要同步地将缓存的block写入磁盘，用户需要将“客户端安装路径/HDFS/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site
提供了Java语言的样例工程，包括连接HetuEngine、SQL语句执行、结果解析，断开连接等全流程的样例工程。 开发HetuEngine应用 编译并运行程序 指导用户将开发好的程序编译并提交运行。 调测HetuEngine应用 查看程序运行结果 程序运行结果会根据结果解析部分的实现显示到期望显示的地方。
如果待创建的表有一个常用于过滤的列 ，例如80%以上的场景使用此列过滤。 针对此类场景，调优方法如下： 将常用于过滤的列放在sort_columns第一列。 例如，msname作为过滤条件在查询中使用的最多，则将其放在第一列。创建表的命令如下，其中采用msname作为过滤条件的查询性能将会很好。
配置资源池的队列容量策略 添加资源池后，需要为YARN任务队列配置在此资源池中可使用资源的容量策略，队列中的任务才可以正常在这个资源池中执行。每个队列只能配置一个资源池的队列容量策略。用户可以在任何一个资源池中查看队列并配置队列容量策略。配置队列策略后，YARN任务队列与资源池形成关联关系。
py中的hosts数组中填写安装HiveServer的节点的业务平面IP。 在python-examples/pyCLI_sec.py和python-examples/pyline.py的conf数组中的“hadoop.hadoop.com”修改为hadoop.实际域名。实际域名可登录FusionInsight Manager，选择“系统
来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 附加信息 Trigger condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 发生当前告警时，表示连接到MetaStore的session数过多，将会导致无法建立新的连接。
配置NodeManager角色实例使用的资源 操作场景 如果部署NodeManager的各个节点硬件资源（如CPU核数、内存总量）不一样，而NodeManager可用硬件资源设置为相同的值，可能造成性能浪费或状态异常，需要修改各个NodeManager角色实例的配置，使硬件资源得到充分利用。 对系统的影响 保
配置NodeManager角色实例使用的资源 操作场景 如果部署NodeManager的各个节点硬件资源（如CPU核数、内存总量）不一样，而NodeManager可用硬件资源设置为相同的值，可能造成性能浪费或状态异常，需要修改各个NodeManager角色实例的配置，使硬件资源得到充分利用。 对系统的影响 保
Source在按行读取过程中，会忽略掉每一个Event的最后一个换行符，该换行符所占用的数据量指标不会被Flume统计。 Kafka Source Kafka Source从Kafka的topic中消费数据，可以设置多个Source消费同一个topic的数据，每个Source会消费topic的不同partitions。常用配置如表
安全模式下Spark Core样例代码需要读取两个文件（user.keytab、krb5.conf）。user.keytab和krb5.conf文件为安全模式下的认证文件，需要在FusionInsight Manager中下载principal用户的认证凭证，样例代码中使用的用户为：sparkuser，需要修改为准备好的开发用户。
test_kafka; Kafka端口号： 集群的“认证模式”为“安全模式”时为“sasl.port”的值，默认为“21007”。 集群的“认证模式”为“普通模式”时为“port”的值，默认为“9092”。如果配置端口号为9092，则需要配置“allow.everyone.if.no
MapReduce大任务的AM调优 操作场景 当运行一个大任务（map总数达到了10万的规模），但是一直没有运行成功。经过查询发现是ApplicationMaster（以下简称AM）反应缓慢，最终超时失败。 此任务的问题是，task数量变多时，AM管理的对象也线性增长，因此就需要更多的内存来管理。AM默认分配的内存堆大小是1GB。
MapReduce大任务的AM调优 操作场景 当运行一个大任务（map总数达到了10万的规模），但是一直没有运行成功。经过查询发现是ApplicationMaster（以下简称AM）反应缓慢，最终超时失败。 此任务的问题是，task数量变多时，AM管理的对象也线性增长，因此就需要更多的内存来管理。AM默认分配的内存堆大小是1GB。
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