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在kerberos认证集群环境下，各个组件之间的相互通信不能够简单的互通，而需要在通信之前进行相互认证，以确保通信的安全性。 用户在提交MapReduce应用程序时，需要与Yarn、HDFS等之间进行通信。那么提交MapReduce的应用程序中需要写入安全认证代码，确保MapReduce程序能够正常运行。
最大并发数：根据界面要求设置日志收集时的最大节点并发数量。（MRS 3.3.0及之后版本支持该参数） 单击右上角的设置日志的起始收集时间“开始时间”和“结束时间”。 单击“下载”完成日志下载。 下载的日志压缩包中会包括对应开始时间和结束时间的拓扑信息，方便查看与定位。 拓扑文件以“topo_<拓扑结构变化时间点>
402653184 B = 384 MB 可能原因 目录配置的剩余的空间小于写文件实际需要的空间。 原因分析 HDFS支持设置某目录的配额，即限制某目录下的文件最多占用空间大小，例如如下命令是设置“/tmp/tquota”目录最多写入150MB的文件（文件大小*副本数）。 hadoop dfsadmin
API，在下文中统称为新API。 处理步骤 旧Consumer API 前提条件 系统管理员已明确业务需求，并准备一个Kafka管理员用户（属于kafkaadmin组）。 已安装Kafka客户端。 操作步骤 以客户端安装用户，登录安装Kafka客户端的节点。 切换到Kafka客户端安装目录，例如“/opt/kafkaclient”。
创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业中指定的Hive表的权限。 获取SFTP服务器使用的用户和密码，且该用户具备SFTP服务器数据导出目录的写入权限。 检查磁盘空间，确保没有出现告警且余量满足导入、导出数据的大小。 如果设置的任务需要使用指定YARN
个目录下的ProxyServer实例。在连接的时候，会根据当前租户名的Hash值与Zookeeper下的Namespace实例个数取模获取连接的实例，详细URL参见URL连接介绍。 客户端成功连接ProxyServer服务，ProxyServer服务首先确认是否有该租户的JDBC
针对“<badlines>”标签中的算符和对应的参数类型如表2所示。 表2 算符和对应的参数类型 算符类型 参数类型 && 对应的参数类型应为布尔型。 & 对应的参数类型应为整数。 | 对应的参数类型应为整数。 ^ 对应的参数类型应为整数。 / 对应的参数类型应为数字。 == 对应的参数类型应为字符串。
seContext的方式去使用HBase，将要删除的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkDelete接口对HBase表上这些rowKey对应的数据进行删除。 数据规划 基于BulkPut接口使用章节创建的HBase表及其中的数据进行操作。 开发思路
--create --topic 主题名称 --partitions 主题占用的分区数 --replication-factor 主题的备份数 --zookeeper ZooKeeper的任意一个节点的业务IP:clientPort/kafka ./kafka-topics.sh
Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-default.conf配置文件中，在spark
提供了元数据缓存的功能，当首次访问Hive数据源的库或表时，会将该库或表的元数据信息（数据库名、表名、表字段、分区信息、权限信息等）缓存起来，后续访问时不需要再次访问Hive metastore，在Hive数据源的表数据变化不频繁的场景下，可以一定程度上提升查询的性能。 调整HetuEngine元数据缓存步骤
系统每小时周期性检测租户所关联的每个目录的文件对象使用率（每个目录已使用的文件对象个数/每个目录分配的文件对象个数），并把每个目录实际的文件对象使用率和该目录设置的阈值相比较。当检测到租户所关联的目录文件对象使用率高于该目录的阈值时，产生该告警。 当上报告警的目录的文件对象使用率小于或等于该目录设置的阈值时，告警恢复。
jobid 删除的Job的ID 返回结果 参数 描述 user 提交Job的用户。 status 包含Job状态信息的JSON对象。 profile 包含job信息的json对象。WebHCat解析JobProfile对象中的信息，该对象因Hadoop版本不同而不同。 id Job的id。
表列名”时，默认该表的所有列或者是“SQL语句”配置项里配置的查询条件中指明的列。 配置的输入字段个数不能大于实际指定的列数，否则全部数据成为脏数据。 当字段的值与实际的类型不匹配时，该行数据会成为脏数据。 样例 以sqlserver 2014为例，创建测试表test： create
当网络不稳定或者集群IO、CPU负载过高的情况下，通过调整如下参数值，降低客户端应用的失败率，保证应用的正常运行。 配置描述 在客户端的“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。 “mapred-site.xml”配置文件在客户端安装路径的conf目录下，例如“/opt/
一个sparkSQL的应用程序，而通过JDBC连接进来的客户端共同分享这个sparkSQL应用程序的资源，也就是说不同的用户之间可以共享数据。JDBCServer启动时还会开启一个侦听器，等待JDBC客户端的连接和提交查询。所以，在配置JDBCServer的时候，至少要配置JDB
指定导出数据的分隔符，与需要导出的HDFS中的数据表中的分隔符保持一致。 -m或-num-mappers <n> 启动n个map来并行导入数据，默认是4个，该值请勿高于集群的最大Map数。 -direct 快速模式，利用了数据库的导入工具，如MySQL的mysqlimport，可以比jdbc连接的方式更为高效的将数据导入到关系数据库中。
Spark REST API接口介绍 功能简介 Spark的REST API以JSON格式展现Web UI的一些指标，提供用户一种更简单的方法去创建新的展示和监控的工具，并且支持查询正在运行的app和已经结束的app的相关信息。开源的Spark REST接口支持对Jobs、Stages
java:745) 回答 用户尝试收集大量数据到Driver端，如果Driver端的内存不足以存放这些数据，那么就会抛出OOM(OutOfMemory)的异常，然后Driver端一直在进行GC，尝试回收垃圾来存放返回的数据，导致应用长时间挂起。 解决措施： 如果用户需要在OOM场景下强制将应用退出，那么可以在启动Spark
java:745) 回答 用户尝试收集大量数据到Driver端，如果Driver端的内存不足以存放这些数据，那么就会抛出OOM(OutOfMemory)的异常，然后Driver端一直在进行GC，尝试回收垃圾来存放返回的数据，导致应用长时间挂起。 解决措施： 如果用户需要在OOM场景下强制将应用退出，那么可以在启动Spark
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