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Sqlline接口介绍 可以直接使用sqlline.py在服务端对HBase进行SQL操作。Phoenix的sqlline接口与开源社区保持一致，请参见http://phoenix.apache.org/。 Sqlline常用语法见表1，常用函数见表2，命令行使用可以参考Phoenix命令行操作介绍章节。
ALM-14012 HDFS Journalnode数据不同步（2.x及以前版本） 告警解释 在主NameNode节点上，系统每5分钟检测一次集群中所有JournalNode节点的数据同步性。如果有JournalNode节点的数据不同步，系统产生该告警。 当Journalnode数据同步5分钟后，告警恢复。
Sqlline接口介绍 可以直接使用sqlline.py在服务端对HBase进行SQL操作。Phoenix的sqlline接口与开源社区保持一致，请参见http://phoenix.apache.org/。 Sqlline常用语法见表1，常用函数见表2，命令行使用可以参考Phoenix命令行操作介绍章节。
Spark client CLI介绍 Spark CLI详细的使用方法参考官方网站的描述：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/quick-start.html。 常用CLI Spark常用的CLI如下所示： spark-shell
ALM-12039 GaussDB主备数据不同步（2.x及以前版本） 告警解释 GaussDB主备数据不同步，系统每10秒检查一次主备数据同步状态，如果连续6次查不到同步状态，或者同步状态异常，产生告警。 当主备数据同步状态正常，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 可自动清除
/*+ OPTIONS('duplicate.left'='true','duplicate.right'='true')*/ 在SQL语句中配置 如同时为左表“user_info”和右表“user_score”设置去重。 CREATE TABLE user_info (`user_id`
inner join、aggregate over union all等。为应对不同应用场景的特殊需求，对所有下推模块设计开关功能，用户可以自行配置是否应用上述查询下推的增强。 表1 跨源查询增加特性对比 模块 增强前 增强后 aggregate 不支持aggregate下推 支持的聚合函数为：sum
ALM-18013 上个周期运行失败的Yarn任务数超过阈值（2.x及以前版本） 告警解释 上个10min的周期内，运行失败的YARN任务数超过阈值。该告警每10min检测一次，如果上个10min周期内，发生YARN任务运行失败的数量大于设定的阈值时候，会发生该告警。如果在下个1
Apache Log4j2 远程代码执行漏洞（CVE-2021-44228）公告 漏洞描述 近日，华为云关注到Apache Log4j2存在一处远程代码执行漏洞（CVE-2021-44228），在引入Apache Log4j2处理日志时，会对用户输入的内容进行一些特殊的处理，攻击
ALM-16005 上个周期Hive SQL执行失败超过阈值（2.x及以前版本） 告警解释 上个10min的周期内，Hive SQL执行失败数超过阈值。该告警每10min钟检测一次，如果上个10min周期内，发生Hive SQL执行失败数大于设定的阈值时候，会发生该告警。在下个10min周期，如果运行失败的Hive
Hive应用开发常用概念 keytab文件 存放用户信息的密钥文件。应用程序采用此密钥文件在MRS产品中进行API方式认证。 客户端 客户端直接面向用户，可通过Java API、Thrift API访问服务端进行Hive的相关操作。 HQL语言 Hive Query Language，类SQL语句。
ALM-18012 上个周期被终止的Yarn任务数超过阈值（2.x及以前版本） 告警解释 上个10min的周期内，发生被终止的YARN任务数超过阈值。该告警每10min检测一次，如果上个10min周期内，发生YARN任务被终止的数量大于设定的阈值时，会发生该告警。如果在下个10m
OpenTSDB HTTP API接口介绍 OpenTSDB提供了基于HTTP或HTTPS的应用程序接口。请求方式是通过向资源对应的路径发送标准的HTTP请求，请求包含GET、POST方法。它的接口与开源OpenTSDB保持一致，请参见https://opentsdb.net/d
ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(batchSize.toLong)) //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir)
ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(batchSize.toLong)) //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir)
ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(batchSize.toLong)) //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir)
MyRegistrator") val sc = new SparkContext(conf) // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 val hbConf = HBaseConfiguration
ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(batchSize.toLong)) //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir)
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 Configuration hbConf = HBaseConfiguration
MyRegistrator") val sc = new SparkContext(conf) // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 val hbConf = HBaseConfiguration
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