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HDFS对接OBS业务应用开发样例说明 对接原理介绍 HDFS创建FileSystem的代码会根据uri的scheme查找对应的实现类，即针对不同底层提供的实现类，在HDFS的配置文件中进行配置，HDFS就会根据fs.AbstractFileSystem.%s.impl创建对应的实现类。如下所示：
安装补丁前准备 安装补丁前需要手动进行以下相关检查。 检查所有节点管理平面网络是否互通 登录FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 告警 > 告警”。 查看当前集群是否存在“ALM-12089 节点间网络互通异常”或“节点故障”等告警。 是，节点间网络不互通，请联系运维人员修复。
如何对Hive表大小数据进行监控 问题 如何对Hive中的表大小数据进行监控？ 回答 当用户要对Hive表大小数据进行监控时，可以通过HDFS的精细化监控对指定表目录进行监控，从而到达监控指定表大小数据的目的。 前提条件 Hive、HDFS组件功能正常 HDFS精细化监控功能正常
多级嵌套子查询以及混合Join的SQL调优 操作场景 本章节介绍在多级嵌套以及混合Join SQL查询的调优建议。 前提条件 例如有一个复杂的查询样例如下： select s_name, count(1) as numwait from ( select s_name from (
配置SparkSQL业务用户权限 操作场景 SparkSQL业务还可能需要关联使用其他组件，例如spark on HBase需要HBase权限。以下介绍SparkSQL关联HBase服务的操作。 前提条件 完成Spark客户端的安装，例如安装目录为“/opt/client”。 获
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配置SparkSQL的分块个数 配置场景 SparkSQL在进行shuffle操作时默认的分块数为200。在数据量特别大的场景下，使用默认的分块数就会造成单个数据块过大。如果一个任务产生的单个shuffle数据块大于2G，该数据块在被fetch的时候还会报类似错误： Adjusted
ALM-16005 上个周期Hive SQL执行失败超过阈值（2.x及以前版本） 告警解释 上个10min的周期内，Hive SQL执行失败数超过阈值。该告警每10min钟检测一次，如果上个10min周期内，发生Hive SQL执行失败数大于设定的阈值时候，会发生该告警。在下个10min周期，如果运行失败的Hive
创建SparkSQL角色 操作场景 该任务指导MRS集群管理员在Manager创建并设置SparkSQL的角色。SparkSQL角色可设置Spark管理员权限以及数据表的数据操作权限。 用户使用Hive并创建数据库需要加入hive组，不需要角色授权。用户在Hive和HDFS中对自
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如何对Hive表大小数据进行监控 问题 如何对Hive中的表大小数据进行监控？ 回答 当用户要对Hive表大小数据进行监控时，可以通过HDFS的精细化监控对指定表目录进行监控，从而到达监控指定表大小数据的目的。 前提条件 Hive、HDFS组件功能正常 HDFS精细化监控功能正常
配置SparkSQL的分块个数 配置场景 SparkSQL在进行shuffle操作时默认的分块数为200。在数据量特别大的场景下，使用默认的分块数就会造成单个数据块过大。如果一个任务产生的单个shuffle数据块大于2G，该数据块在被fetch的时候还会报类似错误： Adjusted
配置MRS集群安全通信授权 MRS集群通过管理控制台为用户发放、管理和使用大数据组件，大数据组件部署在用户的VPC内部，MRS管理控制台需要直接访问部署在用户VPC内的大数据组件时需要开通相应的安全组规则，而开通相应的安全组规则需要获取用户授权，此授权过程称为通信安全授权。 若不
Spark client CLI介绍 Spark CLI详细的使用方法参考官方网站的描述：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/quick-start.html。 常用CLI Spark常用的CLI如下所示： spark-shell
内存不足导致HDFS NameNode启动失败 问题背景与现象 场景一：重启HDFS服务后，HDFS的状态为Bad，且NameNode实例状态异常，并且很久没有退出安全模式。 场景二：NameNode启动时，启动超时后启动失败，原生页面无法打开。 原因分析 在NameNode运行
配置HBase数据压缩格式和编码 操作场景 HBase可以通过对HFile中的data block编码，减少Key-Value中Key的重复部分，从而减少空间的使用。目前对data block的编码方式有：NONE、PREFIX、DIFF、FAST_DIFF和ROW_INDEX_
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配置列统计值直方图Histogram用以增强CBO准确度 配置场景 Spark优化sql的执行，一般的优化规则都是启发式的优化规则，启发式的优化规则，仅仅根据逻辑计划本身的特点给出优化，没有考虑数据本身的特点，也就是未考虑算子本身的执行代价。Spark在2.2中引入了基于代价的优
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ALM-18013 上个周期运行失败的Yarn任务数超过阈值（2.x及以前版本） 告警解释 上个10min的周期内，运行失败的YARN任务数超过阈值。该告警每10min检测一次，如果上个10min周期内，发生YARN任务运行失败的数量大于设定的阈值时候，会发生该告警。如果在下个1
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