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则不允许所有队列上报当前告警。 以上参数可以在Manager页面选择“集群 > 服务 > Yarn > 配置 > 全部配置”，搜索对应参数进行配置。 当可用资源充足时，该告警自动消除。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 18022 次要 是 告警参数 参数名称 参数含义
jar，并将jar包放在客户端“$SPARK_HOME”目录下，以下命令均在$SPARK_HOME目录执行，Java接口对应的类名前有Java字样，请参考具体样例代码进行书写。 yarn-client模式： java/scala版本（类名等请与实际代码保持一致，此处仅为示例） bin/spark-submit
examples.DstreamKafkaWriter。 建议使用新的API createDirectStream代替旧的API createStream进行应用程序开发。旧的API仍然可以使用，但新的API性能和稳定性更好。 该样例代码只存在于mrs-sample-project-1.6.0.zip中。
/hive_input 执行如下命令启动hive beeline。 beeline 在beeline中运行如下命令，根据Alluxio中的输入文件进行创表。 CREATE TABLE u_user(id INT, name STRING, company STRING) ROW FORMAT
数据库异常。 处理步骤 检查主备管理节点的数据库状态。 以root用户分别登录主备管理节点，用户密码为安装前用户自定义，请咨询系统管理员，执行su - ommdba命令切换到ommdba用户，执行gs_ctl query命令。查看回显是否显示以下信息。管理节点的主备状态及对应IP地址可在FusionInsight
进入Linux客户端目录，运行如下命令导入公共环境变量： cd/opt/client sourcebigdata_env 在该目录下用hdfs用户进行命令行认证，用户密码请咨询集群管理员。 kinithdfs kinit一次票据时效24小时。24小时后再次运行样例，需要重新kinit命令。 进入“/opt
} 开发思路 使用Structured Streaming接收Kafka中数据，生成请求流、展示流、点击流。 对请求流、展示流、点击流的数据进行关联查询。 统计结果写入kafka。 应用中监控流处理任务的状态。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具
maven工具clean和install 方法二：在IDEA的下方Terminal窗口进入“pom.xml”所在目录，手动输入mvn clean install命令进行编译。 图2 “mvn clean install”编译 编译完成，打印“BUILD SUCCESS”，生成target目录，生成Jar包在target目录中。
进入Linux客户端目录，运行如下命令导入公共环境变量： cd/opt/client sourcebigdata_env 在该目录下用hdfs用户进行命令行认证，用户密码请咨询集群管理员。 kinithdfs kinit一次票据时效24小时。24小时后再次运行样例，需要重新kinit命令。 进入“/opt
doop-ha/hacluster/ActiveStandbyElectorLock）就会被清理。同时，NameNode备节点发现该信息后进行抢占希望升主，所以它重新在ZooKeeper上建立了active的节点/hadoop-ha/hacluster/ActiveStandby
jar，并将jar包放在客户端“$SPARK_HOME”目录下，以下命令均在$SPARK_HOME目录执行，Java接口对应的类名前有Java字样，请参考具体样例代码进行书写。 yarn-client模式： java/scala版本（类名等请与实际代码保持一致，此处仅为示例） bin/spark-submit
maven工具clean和install 方法二：在IDEA的下方Terminal窗口进入“pom.xml”所在目录，手动输入mvn clean install命令进行编译。 图2 “mvn clean install”编译 编译完成，打印“BUILD SUCCESS”，生成target目录，生成Jar包在target目录中。
当检测到资源组排队数大于阈值时产生该告警。用户可通过"组件管理 > Presto > 服务配置（将“基础配置”切换为“全部配置”） >Presto > resource-groups " 配置资源组。用户可通过"组件管理 > Presto > 服务配置（将“基础配置”切换为“全部配置”）
操作 说明 准备CSV文件 准备加载到CarbonData Table的CSV文件。 连接到CarbonData 在对CarbonData进行任何一种操作之前，首先需要连接到CarbonData。 创建CarbonData Table 连接到CarbonData之后，需要创建CarbonData
配置数据的压缩算法，这里的压缩是HFile中block级别的压缩。对于可以压缩的数据，配置压缩算法可以有效减少磁盘的IO，从而达到提高性能的目的。 说明： 并非所有数据都可以进行有效压缩。例如一张图片的数据，因为图片一般已经是压缩后的数据，所以压缩效果有限。常用的压缩算法是SNAPPY，因为它有较好的Encodin
examples.DstreamKafkaWriter。 建议使用新的API createDirectStream代替旧的API createStream进行应用程序开发。旧的API仍然可以使用，但新的API性能和稳定性更好。 /** * 参数解析: * <groupId>为客户的组编号。
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jar，并将jar包放在客户端“$SPARK_HOME”目录下，以下命令均在“$SPARK_HOME”目录执行，Java接口对应的类名前有Java字样，请参考具体样例代码进行书写。 yarn-client模式： java/scala版本（类名等请与实际代码保持一致，此处仅为示例） bin/spark-submit
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