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执行如下命令挂载新磁盘。 mount 新磁盘 挂载点 例如：mount /dev/sdd1 /srv/BigData/data1 如果挂载不上，请执行如下命令重载配置后重新挂载。 systemctl daemon-reload 执行如下命令为新磁盘增加omm用户权限。 chown omm:wheel 挂载点
fault/gc_thresh* 512 2048 4096 还可以将以下参数添加到“/etc/sysctl.conf”中，即使主机重启，配置依然能生效。 net.ipv4.neigh.default.gc_thresh1 = 512 net.ipv4.neigh.default
创建FlinkServer流表源 操作场景 通过数据表，定义源表、维表、输出表的基本属性和字段信息。 新建流表 访问Flink WebUI，请参考访问FlinkServer WebUI界面。 单击“流表管理”进入流表管理页面。 单击“新建流表”，在新建流表页面参考表1填写信息，单
在集群外节点运行PrestoJDBCExample缺少证书 问题 presto-examples-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar在集群内节点运行时正常，但在集群外节点运行PrestoJDBCExample连接开启Kerberos认证的集群缺少证书，报错如下:
ALM-45007 HetuEngine计算实例Worker个数小于阈值 本章节适用于MRS 3.3.1及以后版本。 告警解释 系统每60秒周期性检测HetuEngine计算实例的Worker个数，当检测到HetuEngine计算实例的Worker个数小于初始设置值的80%时产生该告警。
IoTDB基本原理 IoTDB（物联网数据库）是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 Apache IoTDB采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能。 IoTDB从存储上对时间序列进行排序，索引和chunk块存储，大大的提升时序数据的查询性能。通过Raft协议，
Spark2x多主实例 背景介绍 基于社区已有的JDBCServer基础上，采用多主实例模式实现了其高可用性方案。集群中支持同时共存多个JDBCServer服务，通过客户端可以随机连接其中的任意一个服务进行业务操作。即使集群中一个或多个JDBCServer服务停止工作，也不影响用
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 Configuration hbConf = HBaseConfiguration
MyRegistrator") val sc = new SparkContext(conf) // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 val hbConf = HBaseConfiguration
MyRegistrator") val sc = new SparkContext(conf) // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 val hbConf = HBaseConfiguration
ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(batchSize.toLong)) //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir)
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 Configuration hbConf = HBaseConfiguration
MyRegistrator") val sc = new SparkContext(conf) // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 val hbConf = HBaseConfiguration
上region的个数，即2000），则调整方案为（实际规格 / 默认规格）* 默认时间。 在服务端的“hbase-site.xml”文件中配置splitlog参数，如表1所示。 表1 splitlog参数说明 参数 描述 默认值 hbase.splitlog.manager.timeout
Spark on yarn-client运行框架 Spark on yarn-client实现流程： 在yarn-client模式下，Driver部署在Client端，在Client端启动。yarn-client模式下，不兼容老版本的客户端。推荐使用yarn-cluster模式。 客户端
Spark on yarn-client运行框架 Spark on YARN-Client实现流程： 在YARN-Client模式下，Driver部署在Client端，在Client端启动。YARN-Client模式下，不兼容老版本的客户端。推荐使用YARN-Cluster模式。 客户端
上region的个数，即2000），则调整方案为（实际规格 / 默认规格）* 默认时间。 在服务端的“hbase-site.xml”文件中配置splitlog参数，如表1所示。 表1 splitlog参数说明 参数 描述 默认值 hbase.splitlog.manager.timeout
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 Configuration hbConf = HBaseConfiguration
MyRegistrator") val sc = new SparkContext(conf) // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 val hbConf = HBaseConfiguration
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 Configuration hbConf = HBaseConfiguration
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