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clean”，双击“clean”运行maven的clean命令。 选择“Maven > clickhouse-examples > Lifecycle > compile”，双击“compile”运行maven的compile命令。 图5 Maven的clean和compile 单击“Run
进程被终止如何定位原因 问题背景与现象 在某环境出现DataNode异常重启，且确认此时未从页面做重启DataNode的操作，需要定位是什么进程终止了DataNode服务端进程。 原因分析 常见的进程被异常终止有2种原因： Java进程OOM被终止 一般Java进程都会配置OOM
java:858) 回答 出现该问题的主要原因为RegionServer分配的内存过小、Region数量过大导致在运行过程中内存不足，服务端对客户端的响应过慢。在RegionServer的配置文件“hbase-site.xml”中需要调整如下对应的内存分配参数。 表1 RegionServer内存调整参数
0022 原因是高可用配置项未修改。由于在Flink的配置文件中，“high-availability.zookeeper.client.acl”默认为“creator”，仅创建者有权限访问，新用户无法访问ZooKeeper上的目录导致yarn-session.sh执行失败。 解决方法如下：
java:858) 回答 出现该问题的主要原因为RegionServer分配的内存过小、Region数量过大导致在运行过程中内存不足，服务端对客户端的响应过慢。在RegionServer的配置文件“hbase-site.xml”中需要调整如下对应的内存分配参数。 表1 RegionServer内存调整参数
DBService超过最大连接数后导致Hive MetaStore异常 问题背景与现象 DBService默认最大连接数是300，如果当业务量比较大，导致连接DBService的最大连接数超过300时，MetaStore会出现异常，并报slots are reserved for
解决OMS频繁主备倒换的问题。 解决查看指定时间段内主机资源概况，监控数据为空，查看失败的问题。 解决磁盘监控指标计算不正确的问题。 大数据组件 解决Yarn的ResourceManager频繁主备倒换的问题 解决Yarn的NodeManager健康检查太敏感的问题 解决Yarn健康
NodeManager心跳丢失 告警解释 系统每30秒周期性检测丢失的NodeManager节点，并把丢失的节点数和阈值相比较。“丢失的节点数”指标默认提供一个阈值。当检测到“丢失的节点数”的值超出阈值时产生该告警。 用户可通过选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Yarn > 配置 > 全部配置”，修改yarn
产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 应用名 产生告警的应用名。 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 任务执行超时后的运行时间内，该告警一直存在，但任务仍继续正常执行，没有任何影响。 可能原因 指定的超时时间少于所需执行时间。
Int)相同，会将数据通过Shuffle的方式重新分区；当shuffle为false的时候，则只是简单的将父RDD的多个partition合并到同一个task进行计算，shuffle为false时，如果numPartitions大于父RDD的切片数，那么分区不会重新调整。 遇到下列场景，可选择使用coalesce算子：
MRS作为一个海量数据管理和分析的平台，具备高安全性。MRS主要从以下几个方面保障用户的数据和业务运行安全。 网络隔离 整个系统部署在公有云上的虚拟私有云中，提供隔离的网络环境，保证集群的业务、管理的安全性。结合虚拟私有云的子网划分、路由控制、安全组等功能，为用户提供高安全、高可靠的网络隔离环境。
DataNode堆内存使用率小于或等于阈值的90%时，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 14008 重要 是 告警参数 参数名称 参数含义 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。 Trigger condition
到右侧的操作界面中并将其连接。 采用SpoolDir Source、Memory Channel和HDFS Sink，如图3所示。 图3 Flume配置工具示例 双击对应的source、channel以及sink，根据实际环境并参考表1设置对应的配置参数。 如果想在之前的“properties
操作场景 频繁的数据获取导致在存储目录中产生许多零碎的CarbonData文件。由于数据排序只在每次加载时进行，所以，索引也只在每次加载时执行。这意味着，对于每次加载都会产生一个索引，随着数据加载数量的增加，索引的数量也随之增加。由于每个索引只在一次加载时工作，索引的性能被降低。C
操作场景 频繁的数据获取导致在存储目录中产生许多零碎的CarbonData文件。由于数据排序只在每次加载时进行，所以，索引也只在每次加载时执行。这意味着，对于每次加载都会产生一个索引，随着数据加载数量的增加，索引的数量也随之增加。由于每个索引只在一次加载时工作，索引的性能被降低。C
properties 确保当前consumer在线消费。 确保配置文件consumer.properties中的group.id与命令中--group的参数均配置为待查询的group。 Kafka集群IP端口号安全模式下是21007，普通模式下是9092。 使用KafkaUI查看当前消费情况（MRS
参考表1。 服务器登录：选择“用户名和密码”并填写相应的用户名及密码。 单击“新建数据集”，在弹出的页面参考下图修改保存路径及文件名称，单击“确定”保存修改路径及文件名称。 图3 修改路径及名称 在“数据源”选择新建的数据集的文件名称，此处以默认文件名称“未命名-0”为例，选择“未命名-0
<checkpointLocation>。 <brokers>指获取元数据的Kafka地址。 <subscribe-type> 指定kakfa的消费方式。 <topic>指要消费的kafka topic。 <checkpointLocation> 指spark任务的checkpoint保存HDFS路径下。 由于Spark
Int)相同，会将数据通过Shuffle的方式重新分区；当shuffle为false的时候，则只是简单的将父RDD的多个partition合并到同一个task进行计算，shuffle为false时，如果numPartitions大于父RDD的切片数，那么分区不会重新调整。 遇到下列场景，可选择使用coalesce算子：
Int)相同，会将数据通过Shuffle的方式重新分区；当shuffle为false的时候，则只是简单的将父RDD的多个partition合并到同一个task进行计算，shuffle为false时，如果numPartitions大于父RDD的切片数，那么分区不会重新调整。 遇到下列场景，可选择使用coalesce算子
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