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优化Flink Netty网络通信参数 操作场景 Flink通信主要依赖netty网络，所以在Flink应用执行过程中，netty的设置尤为重要，网络通信的好坏直接决定着数据交换的速度以及任务执行的效率。 操作步骤 以下配置均可在客户端的“conf/flink-conf.yaml
从checkpoint恢复spark应用的限制 问题 Spark应用可以从checkpoint恢复，用于从上次任务中断处继续往下执行，以保证数据不丢失。但是，在某些情况下，从checkpoint恢复应用会失败。 回答 由于checkpoint中包含了spark应用的对象序列化信息
在本地Windows环境中调测Oozie应用 操作场景 在使用Java接口完成开发程序代码后，您可以在Windows开发环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。 操作步骤 在Windows本地运行程序，需要配置https ssl证书。 登录集群任意节点，进入如下目录下载ca
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server_key.pem ca.key 若由集群用户生成，执行以下命令在管理节点的omm用户目录生成证书文件和密钥文件： 生成密钥文件： 执行以下命令，查看OpenSSL的版本是否为1.1.1及之后版本。 /usr/bin/openssl version 是，执行以下命令： openssl genrsa
Flume基本原理 Flume是一个高可用、高可靠，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方（可定制）的能力。其中Flume-NG是Flume的一个分支，其特点
FlinkSQL写入JDBC数据支持ignoreDelete 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 使用场景 FlinkSQL写入JDBC数据时可以过滤掉DELETE和UPDATE_BEFORE状态的数据。 使用方法 在创建的JDBC Connector Sink流表中添加“filter
导入并配置IoTDB样例工程 背景信息 获取IoTDB开发样例工程，将工程导入到IntelliJ IDEA开始样例学习。 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程，获取样例代码解压目录中“src/iotdb-examples”目录下的样例工程，可根据实际业务场景选择对应的样例，相
快速开发HDFS应用 HDFS（Hadoop Distribute FileSystem）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，非常适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景： 处理海量数据（TB或PB级别以上） 需要很高的吞吐量
HBase REST API接口介绍 MRS1.6之后，支持采用REST的方式来对HBASE进行相应的业务操作，REST API支持curl命令和Java client来操作HBase，有关curl命令的详细使用方法与Apache HBase保持一致，具体请参见https://hbase
获取已经同步的IAM用户和用户组 功能介绍 获取已经同步的IAM用户和用户组 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/iam-sync-user 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述
终止作业 功能介绍 在MRS集群中终止指定作业。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/job-executions/{job_execution_id}/kill 表1 路径参数
Ranger日志介绍 日志描述 日志存储路径：Ranger相关日志的默认存储路径为“/var/log/Bigdata/ranger/角色名” RangerAdmin：“/var/log/Bigdata/ranger/rangeradmin”（运行日志），“/var/log/Big
集群管理类 缩容Task节点失败 如何处理集群内部OBS证书过期 MRS集群更换磁盘（适用于2.x及之前） MRS集群更换磁盘（适用于3.x） MRS备份任务执行失败 Core节点出现df显示的容量和du显示的容量不一致 如何解除网络ACL的关联子网 修改节点主机名后导致MRS集群状态异常
CDL日志介绍 日志描述 日志路径：CDL默认的日志存储路径为“/var/log/Bigdata/cdl/角色名简写”。 CDLService：“/var/log/Bigdata/cdl/service”（运行日志），“/var/log/Bigdata/audit/cdl/service”（审计日志）。
MapReduce二次开发远程调试 问题 MapReduce二次开发过程中如何远程调试业务代码？ 回答 MapReduce开发调试采用的原理是Java的远程调试机制，在Map/Reduce任务启动时，添加Java远程调试命令。 首先理解两个参数：“mapreduce.map.java
向动态分区表中插入数据时，在重试的task中出现"Failed to CREATE_FILE"异常 问题 向动态分区表中插入数据时，shuffle过程中大面积shuffle文件损坏（磁盘掉线、节点故障等）后，为什么会在重试的task中出现"Failed to CREATE_FILE"异常？
批量删除作业 功能介绍 在MRS集群中批量删除作业。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/job-executions/batch-delete 表1 路径参数 参数 是否必选
修改集群名称 功能介绍 修改集群名称 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/cluster-name 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String
向动态分区表中插入数据时，在重试的task中出现"Failed to CREATE_FILE"异常 问题 向动态分区表中插入数据时，shuffle过程中大面积shuffle文件损坏（磁盘掉线、节点故障等）后，为什么会在重试的task中出现"Failed to CREATE_FILE"异常？
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