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MRS备份任务执行失败 问题现象 MRS的备份任务总是执行失败。 原因分析 备份目录软链接到系统盘，系统盘满了之后备份任务失败。 处理步骤 检查备份目录是否软链接到系统盘。 以root用户登录集群主备Master节点。 执行df -h命令查看磁盘情况，检查系统盘的存储情况。 执行 ll
是，执行3。 否，执行7。 检查参数“javax.jdo.option.ConnectionURL”的值是否为“${javax.jdo.option.ConnectionURL.default}”。 是，执行4。 否，修改URL中超时参数为600，单击“保存”，执行7。 单击
kktest --config retention.ms=1000000 设置数据过期时间之后会可能不会立刻执行，删除操作在参数log.retention.check.interval.ms所规定时间之后开始执行删，可以通过查看kafka的server.log检索是否有delete字
占最大允许数的百分比超过阈值（2.x及以前版本） 告警解释 系统每30秒周期性检测连接到HiveServer的Session数占HiveServer允许的最大session数的百分比，该指标可在Hive服务监控界面查看。连接到HiveServer的session数占最大允许数的百
Hive执行insert into命令报用户权限不足 用户问题 用户在Beeline命令行执行insert into命令报错： INFO : Concurrency mode is disabled, not creating a lock manager Error: Error
由于所有的命令都是发送到主HiveServer上去执行的，所以要求此文件在HiveServer节点上。 HiveServer进程是以操作系统上的omm用户启动的，所以要求omm用户对此文件有读权限，对此文件的目录有读、执行权限。 文件的owner需要为执行命令的用户。 当前用户需要对该文件有读、写权限。
误以及执行计划，如果存在语法错误则显示“Error while compiling statement”。 单击开始执行SparkSql语句。 图2 执行语句 如果希望下次继续使用已输入的SparkSql语句，请单击保存。 高级查询配置： 单击右上角的，对文件、功能、设置等信息进行配置。
执行create external table命令报错 问题现象 执行命令：create external table xx(xx int) stored as textfile location '/tmp/aaa/aaa'，报以下错误： Permission denied. Principal
1版本。 停止当前源集群的ClickHouse业务。 执行以下命令，开始进行数据迁移，等待脚本执行完成。 ./clickhouse_migrate_data.sh -f yaml_file 输入源集群、目的集群的用户名和密码 脚本执行完成后，根据迁移结果日志确认源集群和目标集群迁移的数据是否一致，具体操作如下：
切换Hive执行引擎为Tez 操作场景 Hive支持使用Tez引擎处理数据计算任务，用户在执行任务前可手动切换执行引擎为Tez。 前提条件 集群已安装Yarn服务的TimelineServer角色，且角色运行正常。 客户端切换执行引擎为Tez 安装并登录Hive客户端，具体操作请参考Hive客户端使用实践。
使用Spark执行Hudi样例程序（Java） 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.hudi.examples.HoodieWriteClientExample 创建客户端对象来操作Hudi： String tablePath = args[0];
在集群内节点使用LoadIncrementalHFiles批量导入数据，报错权限不足 问题 在普通集群中手动创建Linux用户，并使用集群内DataNode节点执行批量导入时，为什么LoadIncrementalHFiles工具执行失败报“Permission denied”的异常？
使用Spark执行Hudi样例程序（Scala） 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.hudi.examples.HoodieDataSourceExample。 插入数据： def insertData(spark: SparkSession
切换Hive执行引擎为Tez 操作场景 Hive支持使用Tez引擎处理数据计算任务，用户在执行任务前可手动切换执行引擎为Tez。 前提条件 集群已安装Yarn服务的TimelineServer角色，且角色运行正常。 客户端切换执行引擎为Tez 安装并登录Hive客户端，具体操作请参考Hive客户端使用实践。
解决方案 登录Manager。 MRS 3.x之前版本，执行7。 MRS 3.x及之后版本，选择“集群 > 服务 > Hive”，在服务“概览”页面右上角单击“更多”，查看“启用Ranger鉴权”是否置灰。 是，执行2。 否，执行7。 选择“集群 > 服务 > Ranger”，单击“
登录Spark客户端节点，执行如下命令： source 客户端安装目录/bigdata_env source 客户端安装目录/Hudi/component_env kinit Hudi开发用户 编译构建样例代码后可以使用spark-submit提交命令，执行命令后会依次执行写入、更新、查询、删除等操作：
行度，充分利用集群机器的计算能力，一般并行度设置为集群CPU总和的2-3倍。 操作步骤 并行度可以通过如下三种方式来设置，用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 在会产生shuffle的操作函数内设置并行度参数，优先级最高。 testRDD.groupByKey(24)
使用Spark执行Hudi样例程序（Python） 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：HudiPythonExample.py。 插入数据： #insert inserts = sc._jvm.org.apache.hudi.QuickstartUtils.convertToStringList(dataGen
配置流式读取Spark Driver执行结果 配置场景 在执行查询语句时，返回结果有可能会很大（10万数量以上），此时很容易导致JDBCServer OOM（Out of Memory）。因此，提供数据汇聚功能特性，在基本不牺牲性能的情况下尽力避免OOM。 配置描述 提供两种不同
在集群内节点使用LoadIncrementalHFiles批量导入数据，报错权限不足 问题 在普通集群中手动创建Linux用户，并使用集群内DataNode节点执行批量导入时，为什么LoadIncrementalHFiles工具执行失败报“Permission denied”的异常？
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