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e列添加一个索引，在客户端执行， hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.mapreduce.TableIndexer -Dtablename.to.index=hbase_sample_table -Dindexspecs.to.add='ID
org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Server$ProtoBufRpcInvoker.call(ProtobufRpcEngine.java:616) ?at org.apache.hadoop.ipc.RPC$Server.call(RPC
业务2的数据通过socket接收消息记录，可使用netcat命令用户输入模拟数据源。 使用Linux命令netcat -l -p <port>，启动一个简易的文本服务器。 启动应用程序连接netcat监听的port成功后，向netcat终端输入数据信息。 开发思路 启动Flink Kafka Producer应用向Kafka发送数据。
业务2的数据通过socket接收消息记录，可使用netcat命令用户输入模拟数据源。 使用Linux命令netcat -l -p <port>，启动一个简易的文本服务器。 启动应用程序连接netcat监测的port成功后，向netcat终端输入数据信息。 开发思路 启动Flink Kafka Producer应用向Kafka发送数据。
业务2的数据通过socket接收消息记录，可使用netcat命令用户输入模拟数据源。 使用Linux命令netcat -l -p <port>，启动一个简易的文本服务器。 启动应用程序连接netcat监测的port成功后，向netcat终端输入数据信息。 开发思路 启动Flink Kafka Producer应用向Kafka发送数据。
通过HBase插入数据。 put 'table2', '1', 'cf:cid', '1000' 如果开启了kerberos认证，需要将客户端的配置文件“spark-defaults.conf”和sparkJDBC服务端中的配置项spark.yarn.security.credentials
Manager关键特性 Manager关键特性：统一监控告警 Manager提供可视化、便捷的监控告警功能。用户可以快速获取集群关键性能指标，并评测集群健康状态，同时提供性能指标的定制化显示功能及指标转换告警方法。Manager可监控所有组件的运行情况，并在故障时实时上报告警。通
全部配置”，可以通过参数“query_log.ttl”和“trace_log.ttl”配置数据清理周期，默认为90天。 MRS 3.3.0之前版本，在ClickHouse客户端给TTL的系统表执行如下语句： alter table system.表名 modify TTL event_date + INTERVAL
true为使用Hash算法，使用多租户模式时，该参数需配置为true。 false为使用随机连接，多主实例模式，配置为false。 true 说明： 该参数修改后需要重新下载客户端。 父主题： 配置Spark HA增强高可用
Size），确保不会产生过多的Task，提高性能。 当SQL逻辑中不包含Shuffle操作时，设置此配置项，不会有明显的性能提升。 配置描述 要启动小文件优化，在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 spark.sql.files.maxPartitionBytes
Yarn scheduler to Superior successfully. 不保存Capacity调度器队列配置，建议直接执行模式2，只切换调度器，不转换配置。 登录FusionInsight Manager，删除除了default租户的所有租户。 登录FusionInsight
”，其中“HostName”为故障告警的节点，“PartitionName”为故障磁盘的分区。 联系硬件工程师确认为磁盘硬件故障之后，将服务器上故障磁盘在线拔出。 拔出磁盘后系统会上报“ALM-12014 分区丢失”告警，参考ALM-12014 设备分区丢失（2.x及以前版本）进
resourceGroupAlarm”修改每个资源组的阈值。 收集故障信息。 根据故障信息中的HostName登录到集群节点，在presto客户端根据附加信息中的Reource Group查询排队数。 根据故障信息中的HostName登录到集群节点，查看/var/log/Bigdat
true为使用Hash算法，使用多租户模式时，该参数需配置为true。 false为使用随机连接，多主实例模式，配置为false。 true 说明： 该参数修改后需要重新下载客户端。 父主题： 配置Spark HA增强高可用
MRS可以做什么？ 问： MapReduce Service（MRS）可以做什么？ 答： MapReduce服务（MapReduce Service）为客户提供ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生态的高性能大数据引擎，支持数据湖、数据仓库、BI、AI
tion数量，避免在Shuffle操作时生成过多的hash分桶，如图1所示。 图1 小文件合并 操作步骤 要启动小文件优化，在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数介绍 参数 描述 默认值 spark.sql.files.maxPartitionBytes
导致报500内部错误。此时需要把作业生成的聚合日志调小，使其分段生成即可。 处理步骤 以root用户登录安装了Spark2x/Spark客户端的节点。 执行以下命令编辑文件。 vim $SPARK_HOME/conf/log4j-executor.properties 调小“log4j
Size），确保不会产生过多的Task，提高性能。 当SQL逻辑中不包含Shuffle操作时，设置此配置项，不会有明显的性能提升。 配置描述 要启动小文件优化，在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 spark.sql.files.maxPartitionBytes
tion数量，避免在Shuffle操作时生成过多的hash分桶，如图1所示。 图1 小文件合并 操作步骤 要启动小文件优化，在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数介绍 参数 描述 默认值 spark.sql.files.maxPartitionBytes
Map函数生成的列表，然后根据它们的键缩小键/值对列表。MapReduce起到了将大事务分散到不同设备处理的能力，这样原来必须用单台较强服务器才能运行的任务，在分布式环境下也能完成。 更多信息，请参阅MapReduce教程。 MapReduce结构 MapReduce通过实现YA
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