检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
Manager首页，选择“运维 > 告警 > 告警”，选中“ID”为“43009”的告警，查看“定位信息”中的角色名以及确认主机名所在的IP地址。 在FusionInsight Manager首页，选择“集群 > 服务 > Spark2x > 实例”，单击告警上报的JobHist
carbon.lock.type HDFSLOCK 该配置指定了表上并发操作过程中所要求的锁的类型。 有以下几种类型锁实现方式： LOCALLOCK：基于本地文件系统的文件来创建的锁。该锁只适用于一台机器上只运行一个Spark Driver（或者JDBCServer）的情况。 HDFSLOC
carbon.lock.type HDFSLOCK 该配置指定了表上并发操作过程中所要求的锁的类型。 有以下几种类型锁实现方式： LOCALLOCK：基于本地文件系统的文件来创建的锁。该锁只适用于一台机器上只运行一个Spark Driver（或者JDBCServer）的情况。 HDFSLOC
Manager首页，选择“运维 > 告警 > 告警”，选中“告警ID”为“43018”的告警，查看“定位信息”中的角色名以及确认主机名所在的IP地址。 在FusionInsight Manager首页，选择“集群 > 服务 > Spark2x > 实例”，单击上报告警的JobHist
置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。 未安装客户端时： Linux环境已安装JDK，版本号需要和IDEA导出Jar包使用的JDK版本一致。 当Linux环境所在主机不是集群中的节点时，需要在Linux环境所在节点的hosts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。
认提供一个阈值范围（90%），当检测到百分比指标低于阈值范围产生该告警。在该告警的定位信息可查看产生该告警的主机名，该主机IP也是HiveServer节点IP。 用户可通过“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 > Hive > 执行成功的HQL百分比”修改阈值。
Admin@123@Test@123 19位 4 需补充两个@ Admin@123@@Test@123 8到18位 5 需补充一个空格 Admin@123 Test@123 19位 5 需补充一个空格和一个@ Admin@123 @Test@123 20位 5 需补充一个空格和两个@ Admin@123 @@Test@123
在NameNode运行日志（/var/log/Bigdata/hdfs/nn/hadoop-omm-namenode-XXX.log）中搜索“WARN”，可以看到有大量时间在垃圾回收，如下例中耗时较长63s。 2017-01-22 14:52:32,641 | WARN | org.apache.hadoop
质量问题源于生成源数据的上游（主要）系统。 有两种完全不同的方式处理Bad Data： 按照原始数据加载所有数据，之后进行除错处理。 在进入数据源的过程中，可以清理或擦除Bad Data，或者在发现Bad Data时让数据加载失败。 有多个选项可用于在CarbonData数据加载
MATCH ( SKIP TO NEXT ROW | SKIP PAST LAST ROW | SKIP TO FIRST variable | SKIP TO LAST variable
运行Pipeline样例程序。 Java 启动发布者Job bin/flink run -p 2 --class com.huawei.bigdata.flink.examples.TestPipeline_NettySink /opt/client/FlinkPipelineJavaExample
if ((userPrincipal == null) || (userPrincipal.length() <= 0)) { LOG.error("input userPrincipal is invalid.");
查看“附加信息”，获取告警附加信息。 告警附加信息中显示“CA Certificate”，以omm用户登录主OMS管理节点，执行2。 管理节点的主备状态及对应IP地址可在FusionInsight Manager主机管理界面查看。 告警附加信息中显示“HA root Certificate”，查看“定
.append(";principal=") .append(principal) .append(";user.principal=") .append(USER_NAME)
.append(";principal=") .append(principal) .append(";user.principal=") .append(USER_NAME)
Hive分区数过多导致删除表失败 问题现象 Hive创建的二级分区表有两万多个分区，导致用户在执行truncate table ${TableName},drop table ${TableName}时失败。 原因分析 删除文件操作是单线程串行执行的，Hive分区数过多导致在元数
所列出的各主机在网络上互通。 在本实践中，需要确保本地环境与MRS集群所在网络平面互通，通常可以通过绑定EIP的方式访问MRS集群，具体操作请参考配置Windows通过EIP访问集群HDFS。 如果本地开发环境与MRS集群内节点网络不通，也可以将样例工程编译后，将jar包上传至集
Shell命令管理密钥 创建密钥 hadoop key create<keyname> [-cipher <cipher>] [-size <size>] [-description <description>] [-attr <attribute=value>] [-provider <provider>]
这种情况下，这个reduce的执行时间将极大影响这个job的运行时间。因此需要将reduce个数减少。 所有的map运行完后，只有个别节点有reduce在运行。这时候集群资源没有得到充分利用，需要增加reduce的个数以便每个节点都有任务处理。 原则三：每个task的执行时间要合理。
参数样例 名称 不能为空，必须唯一。 test spoolDir 待采集的文件所在的目录路径，此参数不能为空。该路径需存在，且对flume运行用户有读写执行权限。 /srv/BigData/hadoop/data1/zb trackerDir flume采集文件信息元数据保存路径。 /s
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
