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参考修改集群服务配置参数章节，进入ZooKeeper服务“全部配置”页面。不断尝试调大ZooKeeper配置文件“zoo.cfg”中的“syncLimit”和“initLimit”两参数值，直到ZooKeeperServer正常。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 syncLimit follo
及时转储ClickHouse各系统表状态信息，用于问题定位，提升ClickHouse问题定位的效率。 针对不同的系统表日志可以分为实时转储和一键转储，如下表所示： 系统表转储日志 系统表 实时转储系统表日志 system.asynchronous_metrics system.clusters
DataNode以Block的形式，保存用户的文件和目录，同时在NameNode中生成一个文件对象，对应DataNode中每个文件、目录和Block。 NameNode文件对象需要占用一定的内存，消耗内存大小随文件对象的生成而线性递增。DataNode实际保存的文件和目录越多，NameNode文件对
提供shell命令 HDFS Shell命令介绍 完成HDFS文件系统的基本操作。 HTTP REST API 提供除Shell、Java API和C API以外的其他接口，可通过此接口 HDFS HTTP REST API接口介绍 监控HDFS状态等信息。 WEB UI 提供Web可视化组件管理界面。
hdfs-recover-fsimage.log NameNode元数据恢复日志。 datanode-disk-check.log 集群安装过程和使用过程中磁盘状态检测的记录日志。 hdfs-availability-check.log HDFS服务是否可用日志。 hdfs-backup-fsimage
HBase访问多个ZooKeeper样例程序 功能简介 在同一个客户端进程内同时访问FusionInsight ZooKeeper和第三方的ZooKeeper，其中HBase客户端访问FusionInsight ZooKeeper，客户应用访问第三方ZooKeeper。 代码样例
了Hudi功能。使用Spark数据源，将通过代码段展示如何插入和更新Hudi的默认存储类型数据集： COW表。每次写操作之后，还将展示如何读取快照和增量数据。 前提条件 在Manager界面创建用户并添加hadoop和hive用户组，主组加入hadoop。 操作步骤 下载并安装Hudi客户端，具体请参考安装客户端（3
Manager，选择“系统 > 权限 > 域和互信”，查看“本端域”参数值获取。 zookeeper.sasl.client：如果集群是安全模式，该值设置为“true”，否则设置为“false”，设置为“false”的情况下，“zookeeper.sasl.clientconfig”和“zookeeper
Settings”。 在弹出的“Settings”窗口左边导航上选择“Editor > File Encodings”，在“Global Encoding”和“Project Encodings”区域，设置参数值为“UTF-8”，单击“Apply”后，单击“OK”，如图4 设置IntelliJ IDEA的编码格式所示。
并且MRS Manager上没有正在运行的任务。 安装补丁过程中，不允许在作业管理页面提交作业。 安装补丁过程包括组件重启，支持滚动重启和离线重启，请选择合适的方法，重启过程不能省略。 补丁安装后操作不能省略，若没有执行此操作，会影响Spark、HDFS、Flink等组件的补丁生效，会导致Spark
hdfs-recover-fsimage.log NameNode元数据恢复日志。 datanode-disk-check.log 集群安装过程和使用过程中磁盘状态检测的记录日志。 hdfs-availability-check.log HDFS服务是否可用日志。 hdfs-backup-fsimage
false spark.sql.uselocalFileCollect 是否将结果数据保存在本地磁盘中而不是内存里面。 优点：结果数据小数据量情况下和原生内存的方式相比性能损失可以忽略，大数据情况下（亿级数据）性能远比使用hdfs，以及原生内存方式好。 缺点：需要调优。大数据情况下建议JDBCServer
出现认证失败的原因很多，在不同场景中建议参考以下步骤来排查： 确认本应用所运行设备和集群网络上是否通畅，Kerberos认证所需的各类端口（TCP/UDP）是否可正常访问。 确认各个配置文件是否被正确读取到，路径是否保存正确。 确认用户名和keytab文件是按操作指导得到的。 确认各类配置信息是否已经先设置好了，再发起认证。
用户使用Python远程连接HDFS的50070端口失败。 原因分析 HDFS开源3.0.0以下版本的默认端口为50070，3.0.0及以上的默认端口为9870。用户使用的端口和HDFS版本不匹配导致连接端口失败。 登录集群的主Master节点。 执行su - omm命令，切换到omm用户。 执行/opt/Bigdata/om-0
zkNamespace + ";"); val url = sb.toString() 加载Hive JDBC驱动。获取JDBC连接，执行HQL，输出查询的列名和结果到控制台，关闭JDBC连接。 连接字符串中的“zk.quorum”也可以使用配置文件中的配置项“spark.deploy.zookeeper
并且MRS Manager上没有正在运行的任务。 安装补丁过程中，不允许在作业管理页面提交作业。 安装补丁过程包括组件重启，支持滚动重启和离线重启，请选择合适的方法。重启过程不能省略。 补丁安装后操作不能省略，若没有执行此操作，会影响Spark、HDFS、Flink等组件的补丁生效，会导致Spark
提供给各个业务模块进行分析梳理，这类业务通常有以下特点： 对执行实时性要求不高，作业执行时间在数十分钟到小时级别。 数据量巨大。 数据来源和格式多种多样。 数据处理通常由多个任务构成，对资源需要进行详细规划。 例如在环保行业中，可以将天气数据存储在OBS，定期转储到HDFS中进行
false spark.sql.uselocalFileCollect 是否将结果数据保存在本地磁盘中而不是内存里面。 优点：结果数据小数据量情况下和原生内存的方式相比性能损失可以忽略，大数据情况下（亿级数据）性能远比使用HDFS，以及原生内存方式好。 缺点：需要调优。大数据情况下建议JDBCServer
并且MRS Manager上没有正在运行的任务。 安装补丁过程中，不允许在作业管理页面提交作业。 安装补丁过程包括组件重启，支持滚动重启和离线重启，请选择合适的方法。重启过程不能省略。 补丁安装后操作不能省略，若没有执行此操作，会影响Spark、HDFS、Flink等组件的补丁生效，会导致Spark
r新建连接则需要重新认证，否则就会执行失败。因此，若长期执行应用过程中需要新建连接，用户需要在“url”中添加user.principal和user.keytab认证信息，以保证每次建立连接时认证成功，例如，“url”中需要加上“user.principal=sparkuser;user
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