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MapReduce Java API接口介绍 MapReduce常用接口 MapReduce中常见的类如下。 org.apache.hadoop.mapreduce.Job：用户提交MR作业的接口，用于设置作业参数、提交作业、控制作业执行以及查询作业状态。 org.apache.hadoop.mapred.JobConf
xx.xx.xxx.xxx,xx.xx.xxx.xxx jobmanager.web.allow-access-address: xx.xx.xxx.xxx,xx.xx.xxx.xxx,xx.xx.xxx.xxx 客户端安装节点的业务IP获取方法： 集群内节点： 登录MapReduce服务管理控制台
帮助文档查看入口如下： 管理控制台：登录MRS管理控制台，单击待操作的集群名称，选择“告警管理”页签，在告警列表中单击对应操作列的“查看帮助”。然后参考对应告警帮助文档处理步骤进行处理。
配置WebUI上显示的Lost Executor信息的个数 配置场景 Spark WebUI中“Executor”页面支持展示Lost Executor的信息，对于JDBCServer长任务来说，Executor的动态回收是常态，Lost Executor个数太多，会撑爆“Executor
配置WebUI上显示的Lost Executor信息的个数 配置场景 Spark WebUI中“Executor”页面支持展示Lost Executor的信息，对于JDBCServer长任务来说，Executor的动态回收是常态，Lost Executor个数太多，会撑爆“Executor
MRS 3.0.5.1补丁说明 补丁基本信息 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS 3.0.5.1 发布时间 2021-08-14 解决的问题 MRS 3.0.5.1 修复问题列表： MRS Manager 解决SQL语句过长导致作业管理界面提交SparkSQL作业失败的问题 解决带有注释的
通过VPC管理控制台获取名称。 登录管理控制台。 单击“虚拟私有云”，从左侧列表选择虚拟私有云。 在“虚拟私有云”页面的列表中即可获取VPC名称。
MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop.mapreduce.Job
MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站。 http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop.mapreduce.Job
MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站。 http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop.mapreduce.Job
MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop.mapreduce.Job
Guardian Guardian基本原理 Guardian是一个在存算分离场景下为HDFS、Hive、Spark、HBase、Loader、HetuEngine等服务提供访问OBS的临时认证凭据的服务，只有对接OBS的场景下才需要安装Guardian组件。Guardian的典型特性包括
ALM-43029 JDBCServer作业提交超时 本章节仅适用于MRS 3.5.0及之后版本。 告警解释 用户提交JDBC作业后，会尝试创建JDBCServer进程，并建立Session连接，在建立连接成功前，如果超出预设阈值，则会发出该告警。与该告警相关的配置参数有两个： spark.thriftserver.proxy.create.session.monitor.enabled
使用HDFS Colocation存储Hive表 操作场景 HDFS Colocation（同分布）是HDFS提供的数据分布控制功能，利用HDFS Colocation接口，可以将存在关联关系或者可能进行关联操作的数据存放在相同的存储节点上。Hive支持HDFS的Colocation
使用HDFS Colocation存储Hive表 操作场景 HDFS Colocation（同分布）是HDFS提供的数据分布控制功能，利用HDFS Colocation接口，可以将存在关联关系或者可能进行关联操作的数据存放在相同的存储节点上。Hive支持HDFS的Colocation
运行clickhouse-examples的完整样例后，控制台显示部分运行结果如下： 2023-09-19 16:20:48,344 | INFO | main | loadBalancerIPList is 192.168.5.132, loadBalancerHttpPort
运行clickhouse-examples的完整样例后，控制台显示部分运行结果如下： 2023-09-19 16:20:48,344 | INFO | main | loadBalancerIPList is 192.168.5.132, loadBalancerHttpPort
登录MRS控制台，单击集群名称进入集群详情页面。 选择“组件管理 > ClickHouse > 实例”，勾选待缩容节点的ClickHouseServer实例，选择“更多 > 退服”。 选择“组件管理 > ClickHouse > 更多 > 同步配置”。
HDFS HA方案介绍 HDFS HA方案背景 在Hadoop 2.0.0之前，HDFS集群中存在单点故障问题。由于每个集群只有一个NameNode，如果NameNode所在机器发生故障，将导致HDFS集群无法使用，除非NameNode重启或者在另一台机器上启动。这在两个方面影响了
Hive开源增强特性 Hive开源增强特性：支持HDFS Colocation HDFS Colocation（同分布）是HDFS提供的数据分布控制功能，利用HDFS Colocation接口，可以将存在关联关系或者可能进行关联操作的数据存放在相同的存储节点上。 Hive支持HDFS
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