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名>-<yyyy-mm-dd_hh-mm-ss>.[编号].log.zip”。最多保留最近的20个压缩文件，压缩文件保留个数和压缩文件阈值可以配置。 表1 Hive日志列表 日志类型 日志文件名 描述 运行日志 /hiveserver/hiveserver.out HiveServer运行环境信息日志
-<yyyy-mm-dd_hh-mm-ss>.[编号].log.zip”。默认最多保留最近的20个压缩文件，压缩文件保留个数和压缩文件阈值可以配置。 表1 Broker日志列表 日志类型 日志文件名 描述 运行日志 server.log Broker进程的server运行日志。 controller
和端口分别替代命令中的<HOST>和<PORT>，在<PATH>中输入想要创建的目录“huawei”。 用主机名或IP代替<HOST>都是可以的，要注意HTTP和HTTPS的端口不同。 执行下列命令访问HTTP： curl -i -X PUT --negotiate -u: "
执行如下步骤配置flink.keystore和flink.truststore文件路径为相对路径，并确保Flink Client执行命令的目录可以直接访问该相对路径。 在“/opt/hadoopclient/Flink/flink/conf/”目录下新建目录，例如ssl。 cd /o
MRS 1.9.0.7补丁说明 补丁基本信息 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS 1.9.0.7 发布时间 2021-01-15 解决的问题 MRS 1.9.0.7 修复问题列表： MRS Manager 解决扩容刷新队列导致队列丢失问题 MRS大数据组件 解决Hive on Spark任务报block
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）。 TagSync：“/va
ALM-16006 Hive服务进程直接内存使用超出阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Hive直接内存使用率，并把实际的Hive直接内存使用率和阈值相比较。当Hive直接内存使用率超出阈值（默认为最大直接内存的95%）时产生该告警。 用户可通过“运维 > 告警 > 阈值设置 >
ALM-16008 Hive服务进程非堆内存使用超出阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Hive非堆内存使用率，并把实际的Hive非堆内存使用率和阈值相比较。当Hive非堆内存使用率超出阈值（默认为最大非堆内存的95%）时产生该告警。 用户可通过“运维 > 告警 > 阈值设置 >
Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序（Scala） 功能介绍 使用Structured Streaming，从kafka中读取广告请求数据、广告展示数据、广告点击数据，实时获取广告有效展示统计数据和广告有效点击统计数据，将统计结果写入kafka中。
ngs.xml”文件，覆盖至“<本地Maven安装目录>/conf/settings.xml”文件即可。 如果不想覆盖Maven配置文件，可以参考以下方法手动修改“settings.xml”配置文件或者组件样例工程中的“pom.xml”文件，配置镜像仓地址。 配置方法一：修改“settings
“<原有日志名>-<yyyy-mm-dd_hh-mm-ss>.[编号].log.zip”。最多保留最近的100个压缩文件，压缩文件保留个数可以在Manager界面中配置。 表1 HDFS日志列表 日志类型 日志文件名 描述 运行日志 hadoop-<SSH_USER>-<proc
yaml”文件、“log4j”和“slf4j-log4j”相关的Jar包。 使用IntelliJ IDEA远程提交新打包的Jar包。 查看是否可以在WebUI查看拓扑的详细信息和Worker日志内容。 在Manager页面修改Storm集群关于Worker启动超时参数（参数说明请参考参考信息），保存并重启Storm服务。
“<原有日志名>-<yyyy-mm-dd_hh-mm-ss>.[编号].log.zip”。最多保留最近的20个压缩文件，压缩文件保留个数可以在Manager界面中配置。 表1 HBase日志列表 日志类型 日志文件名 描述 运行日志 hbase-<SSH_USER>-<proc
Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序（Scala） 功能介绍 使用Structured Streaming，从kafka中读取广告请求数据、广告展示数据、广告点击数据，实时获取广告有效展示统计数据和广告有效点击统计数据，将统计结果写入kafka中。
Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序（Scala） 功能介绍 使用Structured Streaming，从kafka中读取广告请求数据、广告展示数据、广告点击数据，实时获取广告有效展示统计数据和广告有效点击统计数据，将统计结果写入kafka中。
Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序开发思路 场景说明 假定Hive的person表存储用户当天消费的金额信息，HBase的table2表存储用户历史消费的金额信息。 现person表有记录name=1,account=100，表示用户1在当天消费金额为100元。
Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序（Scala） 功能介绍 使用Structured Streaming，从Kafka中读取广告请求数据、广告展示数据、广告点击数据，实时获取广告有效展示统计数据和广告有效点击统计数据，将统计结果写入kafka中。
“<原有日志名>-<yyyy-mm-dd_hh-mm-ss>.[编号].log.zip”。最多保留最近的100个压缩文件，压缩文件保留个数可以在Manager界面中配置。 表1 HDFS日志列表 日志类型 日志文件名 描述 运行日志 hadoop-<SSH_USER>-<proc
“<原有日志名>-<yyyy-mm-dd_hh-mm-ss>.[编号].log.zip”。最多保留最近的20个压缩文件，压缩文件保留个数可以在Manager界面中配置。 表1 HBase日志列表 日志类型 日志文件名 描述 运行日志 hbase-<SSH_USER>-<proc
不涉及 取值范围： 标签的key值可以包含任意语种字母、数字、空格和_.:=+-@，但首尾不能含有空格，不能以_sys_开头。 默认取值： 不涉及 value String 参数解释： 标签的值。 约束限制： 不涉及 取值范围： 标签的value值可以包含任意语种字母、数字、空格和_
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