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MapReduce任务异常，临时文件未删除 用户问题 MapReduce任务异常临时文件为什么没有删除？ MR任务即MapReduce任务，关于MapReduce介绍请参考MapReduce。 问题现象 HDFS临时目录文件过多，占用内存。 原因分析 MapReduce任务提交时
配置创建临时函数的用户不需要具有ADMIN权限 操作场景 Hive开源社区版本创建临时函数需要用户具备ADMIN权限。 MRS Hive提供配置开关，默认值为“true”，即创建临时函数需要ADMIN权限，与开源社区版本保持一致。 用户可修改配置开关，实现创建临时函数不需要ADM
ALM-12110 获取ECS临时ak/sk失败 告警解释 meta每五分钟调用ECS接口获取AK/SK信息，并缓存在meta中，在AK/SK过期失效之前会再次调用ECS接口更新AK/SK，如果连续三次调用接口失败，会产生该告警。 当meta服务调用ECS接口成功时，告警清除。 告警属性
'$1 >"开始端口值" {print $1}' | sort -u | wc -l，计算临时端口使用数。 使用公式计算临时端口使用率，临时端口使用率=（临时端口使用数/临时端口总数）*100，确认临时端口使用率是否超过阈值。 是，执行7。 否，执行6。 等待5分钟，检查该告警是否恢复。
kmgr-开头和spark-开头的目录 问题 系统长时间运行后，在客户端安装节点的/tmp目录下，发现残留了很多blockmgr-开头和spark-开头的目录。 图1 残留目录样例 回答 Spark任务在运行过程中，driver会创建一个spark-开头的本地临时目录，用于存放业
kmgr-开头和spark-开头的目录 问题 系统长时间运行后，在客户端安装节点的/tmp目录下，发现残留了很多blockmgr-开头和spark-开头的目录。 图1 残留目录样例 回答 Spark任务在运行过程中，driver会创建一个spark-开头的本地临时目录，用于存放业
kmgr-开头和spark-开头的目录 问题 系统长时间运行后，在客户端安装节点的/tmp目录下，发现残留了很多blockmgr-开头和spark-开头的目录。 图1 残留目录样例 回答 Spark任务在运行过程中，driver会创建一个spark-开头的本地临时目录，用于存放业
配置创建临时函数的用户不需要具有ADMIN权限 操作场景 Hive开源社区版本创建临时函数需要用户具备ADMIN权限。 MRS Hive提供配置开关，默认为创建临时函数需要ADMIN权限，与开源社区版本保持一致。 用户可修改配置开关，实现创建临时函数不需要ADMIN权限。当该选项
ALM-45450 ClickHouse获取临时委托凭据失败 本章节仅适用于MRS 3.3.1及之后版本。 告警解释 系统配置冷热分离功能和委托后，每隔1分钟检测一次临时委托凭据的更新状态，当连续3次检测到获取临时委托凭据失败时，系统产生告警。 当检测到系统获取临时委托凭据成功时，告警自动消除。
'$1 >"开始端口值" {print $1}' | sort -u | wc -l，计算临时端口使用数。 使用公式计算临时端口使用率，临时端口使用率=（临时端口使用数/临时端口总数）*100，确认临时端口使用率是否超过阈值。 是，执行8。 否，执行7。 等待5分钟，检查该告警是否恢复。
SQL优先查看是否有Spark的临时表，再查找当前DB的Hive临时表，最后查找当前DB的Hive持久化表。 图1 Spark表管理层次 当Session退出时，用户操作相关的临时表将自动删除。建议用户不要手动删除临时表。 删除临时表时，其优先级与查询相同，从高到低为Spark临时表、Hive临时表、Hi
SQL优先查看是否有Spark的临时表，再查找当前DB的Hive临时表，最后查找当前DB的Hive持久化表。 图1 Spark表管理层次 当Session退出时，用户操作相关的临时表将自动删除。建议用户不要手动删除临时表。 删除临时表时，其优先级与查询相同，从高到低为Spark临时表、Hive临时表、Hi
计费模式概述 MRS当前支持包年/包月和按需计费模式，以满足不同场景下的用户需求。 包年/包月：根据集群购买时长，一次性支付集群费用。最短时长为1个月，最长时长为1年。 按需计费：节点按实际使用时长计费，计费周期为一小时。 表1列出了两种计费模式的区别。 表1 计费模式 计费模式
Hive相关数据存储的默认路径，包含依赖的spark lib包和用户默认表数据存储位置等 否 用户数据丢失 /user/omm-bulkload 临时目录 HBase批量导入工具临时目录 否 HBase批量导入任务失败 /user/hbase 临时目录 HBase批量导入工具临时目录 否 HBase批量导入任务失败
Hudi在upsert时占用了临时文件夹中大量空间 问题 Hudi在upsert时占用了临时文件夹中大量空间。 回答 当UPSERT大量输入数据时，如果数据量达到合并的最大内存时，Hudi将溢出部分输入数据到磁盘。 如果有足够的内存，请增加spark executor的内存和添加“hoodie
Hudi在upsert时占用了临时文件夹中大量空间 问题 Hudi在upsert时占用了临时文件夹中大量空间。 回答 当UPSERT大量输入数据时，如果数据量达到合并的最大内存时，Hudi将溢出部分输入数据到磁盘。 如果有足够的内存，请增加spark executor的内存和添加“hoodie
通过Broker进程导出到远端存储上，如HDFS/对象存储（支持S3协议） 等。 不建议一次性导出大量数据。一个Export作业建议的导出数据量最大在几十GB。过大的导出会导致更多的垃圾文件和更高的重试成本。 如果表数据量过大，建议按照分区导出。 在Export作业运行过程中，如
客户使用ClickHouse，系统表产生的日志过大，一次性删除会耗费较长时间，客户可以添加定期删除策略，即添加TTL。 处理步骤 MRS 3.3.0及之后版本，在Manager页面，选择“集群 > 服务 > ClickHouse> 配置 > 全部配置”，可以通过参数“query_log.ttl”和“trace_log
能，可以将各节点Container产生的日志收集到HDFS，释放本地磁盘空间。日志收集的方式有两种： 应用完成后将Container日志一次性收集到HDFS。 应用运行过程中周期性收集Container输出的日志片段到HDFS。 配置描述 参数入口： 参考修改集群服务配置参数进入
能，可以将各节点Container产生的日志收集到HDFS，释放本地磁盘空间。日志收集的方式有两种： 应用完成后将Container日志一次性收集到HDFS。 应用运行过程中周期性收集Container输出的日志片段到HDFS。 配置描述 参数入口： 参考修改集群服务配置参数进入
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