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模式，其中Yarn和Standalone是集群模式，Local是指单机模式。但Flink对于Yarn模式和Standalone模式提供HA机制，使集群能够从失败中恢复。这里主要介绍Yarn模式下的HA方案。 Flink支持HA模式和Job的异常恢复。这两项功能高度依赖ZooKee
下拉列表包含“用户组”中添加的全部组。 由于一个用户可以属于多个组（包括主组和附属组，主组只有一个，附属组可以有多个），设置用户的主组是为便于维护以及遵循hadoop社区的权限机制。此外用户的主组和其他组在权限控制方面，作用一致。 根据业务实际需要，在“角色”，单击“添加”，为单个用户绑定角色。 创建用户时添加角色可细化用户的权限。
行下一步操作。 回答 目前出现上述问题时使用的是默认配置，如表1所示，HDFS客户端到NameNode的RPC连接存在keep alive机制，保持连接不会超时，尽力等待服务器的响应，因此导致已经连接的HDFS客户端的操作会长时间无响应。 对于已经长时间无响应的HDFS客户端，可以进行如下操作：
行下一步操作。 回答 目前出现上述问题时使用的是默认配置，如表1所示，HDFS客户端到NameNode的RPC连接存在keep alive机制，保持连接不会超时，尽力等待服务器的响应，因此导致已经连接的HDFS客户端的操作会长时间无响应。 对于已经长时间无响应的HDFS客户端，可以进行如下操作：
置HDFS目录/文件对应一个标签表达式，同时设置每个DataNode对应一个或多个标签，从而给文件的数据块存储指定了特定范围的DataNode。当使用基于标签的数据块摆放策略，为指定的文件选择DataNode节点进行存放时，会根据文件的标签表达式选择出将要存放的Datanode节
doSync(HiveSyncTool.java:213) 回答 原因： Hudi表为减少访问Hive Metastore的频率，增加了缓存机制，默认缓存1小时，所以使用Spark SQL删除MOR表后重新建表写入数据无法同步ro、rt表。 解决方案： 执行SQL时设置参数：hoodie
RegionServer，可能导致网络端口耗尽或HDFS连接超限，那样可能会导致其他服务不稳定。HBase CLOSE_WAIT现象为HBase机制。 HBase CLOSE_WAIT产生原因：HBase数据以HFile形式存储在HDFS上，这里可以叫StoreFiles，HBase作
RegionServer，可能导致网络端口耗尽或HDFS连接超限，那样可能会导致其他服务不稳定。HBase CLOSE_WAIT现象为HBase机制。 HBase CLOSE_WAIT产生原因：HBase数据以HFile形式存储在HDFS上，这里可以叫StoreFiles，HBase作
均衡Kafka扩容节点后数据 操作场景 用户可以在Kafka扩容节点后，在客户端中执行Kafka均衡工具来均衡Kafka集群的负载。 本章节内容适用于MRS 3.x之前版本。3.x及之后版本请参考配置Kafka数据均衡工具。 前提条件 MRS集群管理员已明确业务需求，并准备一个K
修改MRS集群节点机架信息 大型集群的所有主机通常分布在多个机架上，不同机架间的主机通过交换机进行数据通信，且同一机架上的不同机器间的网络带宽要远大于不同机架机器间的网络带宽。在这种情况下网络拓扑规划应满足以下要求： 为了提高通信速率，希望不同主机之间的通信能够尽量发生在同一个机架之内，而不是跨机架。
在任务运行过程中，重启YARN，本地日志不被删除。 在任务完成，日志归集失败后定时清除日志前，重启YARN，本地日志不被删除。 回答 NodeManager有重启恢复机制，详情请参见： https://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/NodeManager
在任务运行过程中，重启YARN，本地日志不被删除。 在任务完成，日志归集失败后定时清除日志前，重启YARN，本地日志不被删除。 回答 NodeManager有重启恢复机制，详情请参见： MRS 3.2.0之前版本：https://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-ya
Scheduler模式下，删除租户的时候，只是把租户队列的容量设置为0，并且把状态设为“STOPPED”，但是队列在Yarn的服务里面仍然残留。由于Yarn的机制，无法动态删除队列，管理员可以执行命令手动清除残留的队列。 对系统的影响 脚本运行过程中会重启controller服务，同步Yarn的配置
作业运行、作业状态获取等产生影响，严重时可能导致页面访问卡顿，作业运行失败等，所以需要根据具体Loader业务数据量，合理配置历史数据清理机制。 操作步骤 登录FusionInsight Manager。 选择“集群 > 服务 > Loader > 配置 > 全部配置 > LoaderServer（角色）
作计算时避免了到别的数据节点上获取数据，大大降低网络带宽的占用。 在使用Colocation功能之前，建议用户对Colocation的内部机制有一定了解，包括： Colocation分配节点原理 Colocation为locator分配数据节点的时候，locator的分配算法会根
使用HDFS HDFS文件系统目录简介 HDFS用户权限管理 HDFS客户端使用实践 快速使用Hadoop 配置HDFS文件回收站机制 配置HDFS DataNode数据均衡 配置HDFS DiskBalancer磁盘均衡 配置HDFS Mover命令迁移数据 配置HDFS文件目录标签策略（NodeLabel）
使用HDFS HDFS文件系统目录简介 HDFS用户权限管理 HDFS客户端使用实践 快速使用Hadoop 配置HDFS文件回收站机制 配置HDFS DataNode数据均衡 配置HDFS DiskBalancer磁盘均衡 配置HDFS Mover命令迁移数据 配置HDFS文件目录标签策略（NodeLabel）
已有的存量数据与新增数据之间出现数据重复和数据准确性问题。常见的索引类型如下： 布隆索引：Spark引擎独有索引，采用bloomfiter机制，将布隆索引内容写入到Parquet文件的footer中。 Bucket索引：在写入数据过程中，通过主键进行Hash计算，将数据进行分桶写
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.opts”和“mapreduce
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.opts”和“mapreduce
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