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obManager的一个模块，和JobManager共进程。默认情况下，web服务器监测的端口是8081，用户可以在配置文件“flink-conf.yaml”中配置“jobmanager.web.port”来修改监测端口。 使用Netty和Netty路由器库来处理REST请求和解析URL。
obManager的一个模块，和JobManager共进程。默认情况下，web服务器监测的端口是8081，用户可以在配置文件“flink-conf.yaml”中配置“jobmanager.web.port”来修改监测端口。 使用Netty和Netty路由器库来处理REST请求和解析URL。
main()”运行应用工程。 如果集群开启了ZooKeeper SSL，则运行该样例前，需要检查配置文件mapred-site.xml（准备运行环境中样例工程的“conf”配置文件目录中获取）的配置项“mapreduce.admin.map.child.java.opts”和“mapreduce
户端使用实践运行wordcount作业： 安装Flink客户端，例如安装目录为“/opt/client”。 初始化环境变量。 source /opt/client/bigdata_env 如果当前集群已启用Kerberos认证，需先配置客户端认证，可参考5。如果当前集群未启用Kerberos认证，则无需执行该步骤。
源添加配置。 共部署情况 登录 FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > HetuEngine > 概览”，单击“HSConsole WebUI”的HSConsole链接进入计算实例界面。 然后选择“数据源 > hive > 编辑 > 自定义配置 >
户端使用实践运行wordcount作业： 安装Flink客户端，例如安装目录为“/opt/client”。 初始化环境变量。 source /opt/client/bigdata_env 如果当前集群已启用Kerberos认证，需先配置客户端认证，可参考5。如果当前集群未启用Kerberos认证，则无需执行该步骤。
程同时监控。当其中一个进程按照配置滚动的时候，删除了最早的日志文件，但是另一个进程依旧占用此文件句柄，从而产生了deleted状态的文件。 处理步骤 将Spark的executor日志输出目录修改成其他名称： 打开日志配置文件，默认在“<客户端安装目录>/Spark/spark/conf/log4j-executor
生成Java代码的功能，从而确保语句的正常执行。即在客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将“spark.sql.codegen.wholeStage”配置为“false”。 父主题： SQL和DataFrame
of Config objects 参数解释： 组件配置项列表。 约束限制： 不能超过100条。 表15 Config 参数 是否必选 参数类型 描述 key 是 String 参数解释： 配置名，仅支持MRS组件配置页面上所展示的配置名。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值：
Agent代表本节点上部署的所有组件与Controller交互，实现整个集群多点到单点的汇聚。 Node Agent是Controller对部署在该节点上组件做一切操作的使能器，其代表着Controller的功能。 Node Agent每隔3秒向Controller发送心跳信息，不支持配置时间间隔。
rs中已存在。 Spark Launcher的方式依赖Spark客户端，即运行程序的节点必须已安装Spark客户端，且客户端可用。运行过程中依赖客户端已配置好的环境变量、运行依赖包和配置文件， 在Spark应用程序运行节点，执行如下命令使用Spark Launcher方式提交。之后，可通过Spark
内不能完成同步过程，导致超时，各个ZooKeeper Server启动失败。 参考修改集群服务配置参数章节，进入ZooKeeper服务“全部配置”页面。不断尝试调大ZooKeeper配置文件“zoo.cfg”中的“syncLimit”和“initLimit”两参数值，直到ZooKeeperServer正常。
在Linux中调测JDBC样例程序 Hive JDBC应用程序支持在安装Hive客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 已安装Hive客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，需要在客户端所在节点的
资产识别与管理 通信安全授权 MRS服务通过管理控制台为用户发放、管理和使用大数据组件，大数据组件部署在用户的VPC内部，MRS管理控制台需要直接访问部署在用户VPC内的大数据组件时需要开通相应的安全组规则，而开通相应的安全组规则需要获取用户授权，此授权过程称为通信安全授权。 通
在Linux环境中调测Hive JDBC样例程序 Hive JDBC应用程序支持在安装Hive客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 已安装Hive客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，需要在客户端所在节
inux环境中运行，调测HBase python样例程序需有与集群环境网络相通的ECS，详情请参见准备本地应用开发环境，并需要安装python环境，安装包下载详情请参见：https://www.python.org/。当前以在集群的master节点上运行样例为例。 搭建样例运行环境。
据（需要有Kafka权限用户）。 确保集群安装完成，包括HDFS、Yarn、Spark和Kafka。 本地新建文件“input_data1.txt”，将“log1.txt”的内容复制保存到“input_data1.txt”。 在客户端安装节点下创建文件目录：“/home/data
JobHistory2x的GC时间 在FusionInsight Manager首页，选择“集群 > 服务 > Spark2x > 配置”，单击“全部配置”，选择“JobHistory2x > 默认”，将“SPARK_DAEMON_MEMORY”参数的值根据如下原则调整：“SPARK
IndexServer2x的GC时间 在FusionInsight Manager首页，选择“集群 > 服务 > Spark2x > 配置”，单击“全部配置”，选择“IndexServer2x > 默认”，“SPARK_DRIVER_MEMORY”参数默认值为4G，可根据如下原则调整：
IndexServer2x的Full GC次数 在FusionInsight Manager首页，选择“集群 > 服务 > Spark2x > 配置”，单击“全部配置”，选择“IndexServer2x > 性能”，“SPARK_DRIVER_MEMORY”参数的默认值为4G，可根据如下原则进行调整：若偶现告警，可以按0
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