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配置HBase主备集群数据自动备份 前提条件 主备集群已经安装并且启动。 主备集群上的时间必须一致，而且主备集群上的NTP服务必须使用同一个时间源。 当主集群HBase服务关闭时，ZooKeeper和HDFS服务应该启动并运行。 该工具应该由启动HBase进程的系统用户运行。 如果处于安全模式，请确保备用集
请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS的“全部配置”页面，在搜索框中输入参数名称。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 hadoop.rpc.protection 须知： 设置后需要重启服务生效，且不支持滚动重启。 设置后需要重新下载客户端配置，否则HDFS无法提供读写服务。 设置H
connect.max.retries.on.timeouts 客户端与服务端建立Socket连接超时时，客户端的重试次数。 取值范围：1~256 45 ipc.client.connect.timeout 客户端与服务端建立socket连接的超时时间。增大该参数值，可以增加建立连接的超时时间。
本数，那么将会导致业务写入失败。 参数配置项为服务级配置需要重启Kafka，建议在变更窗口做服务级配置修改。 参数描述 如果业务需要保证高可用和高性能。 在服务端配置如表1中参数，参数配置入口请参考修改集群服务配置参数。 表1 服务端高可用性和高性能参数说明 参数 默认值 说明 unclean
使用BulkLoad工具批量导入HBase数据 使用BulkLoad工具批量更新HBase数据 使用BulkLoad工具批量删除HBase数据 使用BulkLoad工具查询HBase表的行统计数 BulkLoad工具配置文件说明 父主题： HBase企业级能力增强
创建租户的时候需要关联HBase服务和Yarn队列。 租户要操作Phoenix还需要额外操作的权限，即Phoenix系统表的RWX权限。 例如： 创建好的租户为hbase，使用admin用户登录hbase shell，执行scan 'hbase:acl'命令查询租户对应的角色为hbase
为什么DataNode无法正常上报数据块 问题 DataNode正常，但无法正常上报数据块，导致存在的数据块无法使用。 回答 当某个数据目录中的数据块数量超过4倍的数据块限定值“1M”时，可能会出现该错误。DataNode会产生相应的错误日志记录，如下所示： 2015-11-05
HDFS调用FileInputFormat的getsplit的时候出现数组越界 问题 HDFS调用FileInputFormat的getSplit方法的时候，出现ArrayIndexOutOfBoundsException: 0，日志如下： java.lang.ArrayInde
是否可以手动调整DataNode数据存储目录 问题 数据块在DataNode上的存储目录由“dfs.datanode.data.dir”配置项指定，是否可以修改该配置项来修改数据存储目录？ 是否可以手动拷贝数据存储目录下的文件？ 回答 “dfs.datanode.data.dir
为什么在往HDFS写数据时报“java.net.SocketException: No buffer space available”异常？ 这个问题发生在往HDFS写文件时。查看客户端和DataNode的错误日志。 客户端日志如下： 图1 客户端日志 DataNode日志如下： 2017-07-24 20:43:39
3版本中，增加了对null、in、and、or表达式的下推支持。 配置参数 登录FusionInsight Manager系统，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Spark2x > 配置”，单击“全部配置”，搜索以下参数。 参数 说明 默认值 取值范围 spark.sql.hive.advan
-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps" ），如果频繁出现Full GC，需要优化GC。把RDD做Cache操作，通过日志查看RDD在内存中的大小，如果数据太大，需要改变RDD的存储级别来优化。 操作步骤 优化GC，调整老年代和新生代的大小和比例。在客户端的conf/spark-default
jar包冲突列表 Jar包名称 描述 hbase-client-2.2.3-*.jar 连接HBase服务必须的jar包。 zookeeper-*.jar 连接ZooKeeper服务必须的jar包。 解决方案 使用MRS集群的ZooKeeper包“zookeeper*.jar”。
Kafka Kafka jar包冲突列表 Jar包名称 描述 kafka_2.11-*.jar 连接Kafka服务必须的jar包。 kafka-clients-*.jar 连接Kafka服务必须的jar包。 解决方案 Kafka不建议使用开源版本的包。 父主题： MRS应用开发开源jar包冲突列表说明
准备HDFS应用开发环境 准备HDFS应用开发和运行环境 导入并配置HDFS样例工程 配置HDFS应用安全认证 父主题： HDFS开发指南（安全模式）
Hive应用开发常见问题 Hive对外接口介绍 配置Windows通过EIP访问安全模式集群Hive 使用二次开发程序产生Unable to read HiveServer2异常如何处理 使用IBM JDK产生异常“Problem performing GSS wrap”如何处理
准备Impala应用开发环境 准备Impala开发和运行环境 父主题： Impala开发指南（安全模式）
Storm应用开发简介 目标读者 本文档提供给需要Storm二次开发的用户使用。本指南主要适用于具备Java开发经验的开发人员。 简介 Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标
Kafka应用开发简介 Kafka简介 Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。 它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点：
Flink应用开发简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。 Flink整个系统包含三个部分：
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