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9及以上操作系统）需要安装Python2版本，具体请参考Impala客户端安装Python2。 操作步骤 以客户端安装用户，登录安装客户端的节点。 执行以下命令，切换到客户端安装目录。 cd /opt/hadoopclient 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env 运行Impala客户端命令，实现A业务。
9.2.3补丁安装完成之后，需要重启OMS服务。如果集群之前安装了1.9.2.2补丁，不需要做此操作。 使用root用户登录主备OMS节点，切换至omm用户，执行命令sh ${BIGDATA_HOME}/om-0.0.1/sbin/restart-oms.sh重启OMS服务。 主备OMS节点都需要重启。
a。 如果告警原因为“DataNode数据目录中多个目录使用同一磁盘”，执行5.a。 检查DataNode数据目录是否创建失败。 执行以下命令切换用户： sudo su - root su - omm 使用ls命令查看DataNode数据目录中的每个目录是否存在。 是，执行7。 否，执行3
erver”。 进入“/udf/hetuserver”，单击上传UDF函数包。 使用HDFS命令行上传。 登录HDFS服务客户端所在节点，切换到客户端安装目录，例如“/opt/client”。 cd /opt/client 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env
insync.replicas=2 其中192.168.1.205为ZooKeeper业务IP地址。 如果修改服务级配置需要重启Kafka，建议在变更窗口做服务级配置修改。 父主题： 使用Kafka
对磁盘健康状态进行检查，建议使用专门的磁盘检查工具。 统计存储 分批次排查集群节点磁盘数据是否均匀存储，筛选出明显数据增加或不足的硬盘，并确认硬盘是否正常。 记录变更 安排并记录对集群配置参数和文件实施的操作，为故障分析处理场景提供依据。 每月 分析日志 收集集群节点服务器的硬件日志，例如BMC系统日志，并进行分析。
化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 海量结构化数据分析汇总。 将
properties tsd_hostname = node-ana-corejnWt tsd_port = 4242 tsd_protocol = https 执行mvn package生成jar包，在工程目录target目录下获取，比如:opentsdb-examples-mrs-xxx-j
/v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/job-executions 详情请参见新增并执行作业。 请求示例 POST: https://{endpoint}/v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/job-executions {
查看Master1节点 使用root用户登录Master1节点，密码为购买集群时配置用于登录集群节点的“root”用户的自定义密码。 执行以下命令切换到客户端软件包所在目录，并解压客户端软件包。 cd /tmp/FusionInsight-Client/ tar -xvf FusionI
位置。 数据库参数调优 通过调优数据参数，提升数据库性能，保障数据库稳定运行。 更多信息可参考ClickHouse社区文档相关调优内容https://clickhouse.com/docs/en/intro。 父主题： ClickHouse数据库调优
propertyName1=propertyValue1[&propertyName2=propertyValue2]...] 详细内容可参考https://dev.mysql.com/doc/connector-j/en/connector-j-usagenotes-j2ee-conc
如果告警原因为“DataNode数据目录中多个目录使用同一磁盘”，执行21。 检查DataNode数据目录是否创建失败。 执行su - omm命令，切换到omm用户。 使用ls命令查看DataNode数据目录中的每个目录是否存在。 是，执行26。 否，执行12。 使用mkdir 数据目录命令创建该目录，查看是否可以创建成功。
proxyuser.test.groups”值为“*”：表示test用户连接后，可以使用任意代理用户，不限制代理用户所在的用户组。 修改如下参数值，切换JDBCServer实例至多实例模式： 参数名称 值 spark.scheduler.allocation.file #{conf_dir}/fairscheduler
在不需要进行shuffle分区时，会尝试使用本地shuffle reader读取shuffle数据，例如：将sort-merge join转换为broadcast-hash join后。 true spark.sql.adaptive.skewJoin.enabled 当此配置为true且spark
在不需要进行shuffle分区时，会尝试使用本地shuffle reader读取shuffle数据，例如：将sort-merge join转换为broadcast-hash join后。 true spark.sql.adaptive.skewJoin.enabled 当此配置为true且spark
e-site.xml,/etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml。(步骤1中放置配置文件的绝对路径) 其他配置参考：https://trino.io/docs/333/connector/hive.html#hive-configuration-properties
on等语言进行程序开发，推荐用户使用Java语言进行Kudu应用程序开发。 Kudu采用的接口与Apache Kudu保持一致，请参考https://kudu.apache.org/apidocs/。 父主题： Kudu应用开发概述
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