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在Linux环境中调测Hive JDBC样例程序 Hive JDBC应用程序支持在安装Hive客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 已安装Hive客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，需要在客户端所在节
在Linux环境中调测Hive JDBC样例程序 Hive JDBC应用程序支持在安装Hive客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 已安装Hive客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，需要在客户端所在节
审计日志转储失败（2.x及以前版本） 告警解释 根据本地历史数据备份策略，集群的审计日志需要转储到第三方服务器上。如果转储服务器满足配置条件，审计日志可以成功转储。审计日志转储失败，系统产生此告警。如果第三方服务器的转储目录磁盘空间不足，或者用户修改了转储服务器的用户名、密码或转储目录，将会导致审计日志转储失败。
在Linux环境中调测Hive JDBC样例程序 Hive JDBC应用程序支持在安装Hive客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 已安装Hive客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，需要在客户端所在节
点组信息。 在“磁盘使用率”列，检查磁盘空间是否不足。 是，执行3.c。 否，执行4.a。 对磁盘进行扩容。 等待5分钟后，在“告警管理”页签，查看该告警是否恢复。 是，处理完毕。 否，执行4.a。 检查NameNode节点是否进入安全模式。 在集群节点使用客户端，执行hdfs dfsadmin
在Linux中调测JDBC样例程序 Hive JDBC应用程序支持在安装Hive客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 已安装Hive客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，需要在客户端所在节点的
IoTDB应用程序开发流程 表1 IoTDB应用开发的流程说明 阶段 说明 参考章节 准备开发环境 在进行应用开发前，需首先准备开发环境，推荐使用Java语言进行开发，使用IntelliJ IDEA工具，同时完成JDK、Maven等初始配置。 准备本地应用开发环境 准备连接集群配置文件 应用程序开
jar。当前版本用户除了这一步外还需要额外的配置项，否则会报class not found异常。 回答 当前版本的Spark内核直接依赖于Kafka相关的jar包（结构流使用），因此提交结构流任务时，需要把Kafka相关jar包加入到结构流任务driver端的库目录下，确保driver能够正常加载kafka包。
配置业务日志与TaskManager运行日志独立打印： 若配置业务日志与TaskManager运行日志分开打印后，业务日志不输出至taskmanager.log，无法使用Web页面进行查看相应日志信息。 修改客户端的配置文件“conf/logback.xml”，在文件中添加如下日志配置信息，加粗标注部分根据需要进行修改。
配置业务日志与TaskManager运行日志独立打印： 若配置业务日志与TaskManager运行日志分开打印后，业务日志不输出至taskmanager.log，无法使用Web页面进行查看相应日志信息。 修改客户端的配置文件“conf/logback.xml”，在文件中添加如下日志配置信息，加粗标注部分根据需要进行修改。
不存在该环境变量，则设置为spark.local.dir的值，若此配置还不存在，则使用java.io.tmpdir的值。客户端默认配置中spark.local.dir被设置为/tmp，因此默认使用系统/tmp目录。 但存在一些特殊情况，如driver进程未正常退出，比如被kill
不存在该环境变量，则设置为spark.local.dir的值，若此配置还不存在，则使用java.io.tmpdir的值。客户端默认配置中spark.local.dir被设置为/tmp，因此默认使用系统/tmp目录。 但存在一些特殊情况，如driver进程未正常退出，比如被kill
是否存在某种类型的任务的失败的次数有增长趋势 (BE)”。 单击“平滑次数”后的编辑按钮，基于实际使用情况，修改平滑次数配置项，单击“确定”。 单击“操作”列的“修改”，基于实际使用情况，更改告警阈值，单击“确定”。 等待两分钟，查看告警是否清除。 是，处理完毕。 否，执行5。 收集故障信息。
在弹性云服务器管理控制台，单击“开机”，将已更换磁盘的节点开机。 执行fdisk -l命令，查看新增磁盘。 使用cat /etc/fstab获取盘符。 图2 获取盘符 使用对应的盘符对新磁盘进行格式化。 例如：mkfs.ext4 /dev/sdh 执行如下命令挂载新磁盘。 mount
可能导致任务堆积，无法及时处理。 可能原因 集群运算能力低于任务提交速率，导致任务提交后无法及时运行处理。 处理步骤 检查Yarn页面的内存和vcore使用情况。 查看Yarn原生页面的Memory Used|Memory Total和VCores Used|VCores Total，看是否已经到达或者接近最大值。
以root用户登录告警节点，执行df -h命令，查看输出内容是否包含“磁盘名”字段的值。 是，执行6。 否，执行5。 执行lsblk命令，是否可以查到“磁盘名”字段值与磁盘设备的映射关系。 是，执行6。 否，执行21。 以root用户登录上报告警的节点，执行lsscsi | grep
source bigdata_env kinit 组件业务用户 在Linux系统HDFS客户端使用命令hdfs dfs -mkdir /tmp/input 在Linux系统HDFS客户端使用命令hdfs dfs -putlocal_filepath /tmp/input 开发思路
source bigdata_env kinit 组件业务用户 在Linux系统HDFS客户端使用命令hdfs dfs -mkdir /tmp/input 在Linux系统HDFS客户端使用命令hdfs dfs -putlocal_filepath /tmp/input 开发思路
登录HDFS客户端。 cd 客户端安装目录 source bigdata_env 在Linux系统HDFS客户端使用命令hdfs dfs -mkdir /tmp/input 在Linux系统HDFS客户端使用命令hdfs dfs -putlocal_filepath /tmp/input 开发思路
keytab文件位置请根据自己实际路径填写。 在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -mkdir /tmp/input（hdfs dfs命令有同样的作用），创建对应目录。 在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -put input_xxx.txt /tmp/input，上传数据文件。
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