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rs/streamingClient010/*”。 yarn-cluster模式下 除--jars参数外，还需要配置其他，有三种方法任选其一即可，具体如下： 在客户端spark-defaults.conf配置文件中，在“spark.yarn.cluster.driver.extr
损坏的HDFS块数量超过阈值（2.x及以前版本） 告警解释 系统每30秒周期性检测损坏的块数量，并把损坏的块数量和阈值相比较。损坏的块数量指标默认提供一个阈值范围。当检测到损坏的块数量超出阈值范围时产生该告警。 当损坏的块数量小于或等于阈值时，告警恢复。建议使用命令（hdfs fsck /）验证是否有文件完全损坏。
Follower与leader进行同步的时间间隔（单位为tick）。如果在指定的时间内leader没响应，连接将不能被建立。 15 tickTime 一次tick的时间（毫秒），它是ZooKeeper使用的基本时间单位，心跳、超时的时间都由它来规定。 4000 ZooKeeper内部时间由参
HDFS磁盘空间使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测HDFS磁盘空间使用率，并把实际的HDFS磁盘空间使用率和阈值相比较。HDFS磁盘使用率指标默认提供一个阈值范围。当HDFS磁盘空间使用率超出阈值范围时，产生该告警。 用户可通过“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 > HDFS”修改阈值。
n等累加起来。 列式存储 在StarRocks中，表数据按列存储。物理上，一列数据会经过分块编码、压缩等操作，然后持久化存储到非易失设备上。但在逻辑上，一列数据可以看成是由相同类型的元素构成的一个数组， 一行数据的所有列值在各自的数组中按照列顺序排列，即拥有相同的数组下标。数组下
DataNode的配置参数“dfs.datanode.data.dir”指定了DataNode的数据目录。当所配置的目录路径无法创建、与系统关键目录使用同一磁盘或多个目录使用同一磁盘时，系统产生此告警。 当修改DataNode的数据目录合理后，重启该DataNode，告警清除。 告警属性 告警ID 告警级别
default_transaction_read_only; 其中password为DBService数据库的omm用户密码（omm用户初始密码可在用户账号一览表章节查看），用户可以执行\q退出数据库界面。 结果如下所示，查看“default_transaction_read_only”的值是否为“on”。
本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 前提条件 如果当前使用Kafka客户端，需要满足以下条件： MRS集群管理员已明确业务需求，并准备一个系统用户。 已安装Kafka客户端。 使用Kafka客户端查看当前消费情况 以客户端安装用户，登录安装Kafka客户端的节点。 切换到Ka
或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar，只需将样例工程复制到编译机器上即可。 用户需保证worker和driver的Python版本一致，否则将报错："Python in worker has different
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 当监控的租户目录下的文件对象使用率超过用户自定义设置的阈值时触发该告警，但不影响对该目录继续写入文件。一旦超过该目录分配的最大文件对象个数，则HDFS写入数据会失败。 可能原因 告警阈值配置不合理。 租户分配的文件目录数上限不合理 处理步骤 查看阈值设置是否合理
RUN_TABLE_SERVICE 本章节仅适用于MRS 3.3.1-LTS及之后版本。 命令功能 对Hudi MOR表一键式执行Compaction/Clean/Archive，其中Compaction仅执行已存在的Scheudle。 单表执行表服务命令 命令格式 call r
Follower与leader进行同步的时间间隔（单位为tick）。如果在指定的时间内leader没响应，连接将不能被建立。 15 tickTime 一次tick的时间（毫秒），它是ZooKeeper使用的基本时间单位，心跳、超时的时间都由它来规定。 4000 ZooKeeper内部时间由参
rs/streamingClient010/*”。 yarn-cluster模式下 除--jars参数外，还需要配置其他，有三种方法任选其一即可，具体如下： 在客户端spark-defaults.conf配置文件中，在“spark.yarn.cluster.driver.extr
rs/streamingClient010/*”。 yarn-cluster模式下 除--jars参数外，还需要配置其他，有三种方法任选其一即可，具体如下： 在客户端spark-defaults.conf配置文件中，在“spark.yarn.cluster.driver.extr
克隆MRS集群 登录MRS管理控制台。 在左侧导航栏中选择“现有集群”。选中一个运行中的集群并单击集群名称，进入集群基本信息页面，在页面右上角单击“克隆”。 克隆已删除的历史集群时： 在左侧导航栏中选择“历史集群”。 选中一个需要克隆的集群，单击对应“操作”列中的“克隆”。或者单击需要克隆
ase table2表，用于将分析后的数据写入。 将原日志文件放置到HDFS系统中。 在本地新建一个空白的log1.txt文件，并在文件内写入如下内容。 1,100 在HDFS中新建一个目录/tmp/input，并将log1.txt文件上传至此目录。 在HDFS客户端，执行如下命令获取安全认证。
Yarn”，勾选“集群管理操作权限”，单击“确定”保存。 单击“系统 > 权限 > 用户组 > 添加用户组”，为样例工程创建一个用户组，例如developgroup。 单击“系统 > 权限 > 用户 > 添加用户”，为样例工程创建一个用户。 填写用户名，例如developuser，按照表2选择相应的用户类型和需加入的
hdfs://hacluster/”，勾选“Read”、“Write”和“Execute”，单击“确定”保存。 单击“系统设置 > 用户管理 > 添加用户”，为样例工程创建一个用户。 填写用户名，例如hdfsuser，用户类型为“机机”用户，加入用户组supergroup，设置其“主组”为supergroup，并
或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar，只需将样例工程复制到编译机器上即可。 用户需保证worker和driver的Python版本一致，否则将报错："Python in worker has different
本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 前提条件 如果当前使用Kafka客户端，需要满足以下条件： MRS集群管理员已明确业务需求，并准备一个系统用户。 已安装Kafka客户端。 使用Kafka客户端查看当前消费情况 以客户端安装用户，登录安装Kafka客户端的节点。 切换到Ka
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