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配置NameNode内存参数 配置场景 在HDFS中，每个文件对象都需要在NameNode中注册相应的信息，并占用一定的存储空间。随着文件数的增加，当原有的内存空间无法存储相应的信息时，需要修改内存大小的设置。 配置描述 参数入口： 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS“全部配置”页面。
规划好新的目录路径，用于保存旧目录中的数据。 准备好MRS集群管理员用户admin。 操作步骤 检查环境。 登录Manager，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务”查看Yarn的状态“运行状态”是否为“良好”。 是，执行1.c。 否，Yarn状态不健康，执行1.b。 修复Yarn异常，任务结束。 确定修改NodeManager的存储目录场景。
ALM-12015 设备分区文件系统只读（2.x及以前版本） 告警解释 系统周期性进行扫描，如果检测到挂载服务目录的设备分区变为只读模式（如设备有坏扇区、文件系统存在故障等原因），则触发此告警。 系统如果检测到挂载服务目录的设备分区的只读模式消失（比如文件系统修复为读写模式、设备
配置NameNode内存参数 配置场景 在HDFS中，每个文件对象都需要在NameNode中注册相应的信息，并占用一定的存储空间。随着文件数的增加，当原有的内存空间无法存储相应的信息时，需要修改内存大小的设置。 配置描述 参数入口： 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS“全部配置”页面。
Spark Python API接口介绍 由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： pyspark.SparkContext：是Spark的对外接口。负责向调用
Spark Python API接口介绍 由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： pyspark.SparkContext：是Spark的对外接口。负责向调用
文件输出 概述 “文件输出”算子，用于配置已生成的字段通过分隔符连接并输出到文件。 输入与输出 输入：需要输出的字段 输出：文件 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输出分隔符 配置分隔符。 string 是 无 换行符 用户根据数据实际情况，填写字
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，选择“现有集群”，选中当前的集群并单击集群名，进入集群信息页面。 在“节点管理”中查看安装客户端所在的节点IP。 集群外节点：安装客户端所在的弹性云服务器的IP。 配置安全认证，在“/opt/hadoopclient/Fli
Spark Python API接口介绍 由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： pyspark.SparkContext：是Spark的对外接口。负责向调用
Spark Python接口介绍 由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的开源API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： pyspark.SparkContext：是Spark的对外接口。负责向调用该类
HBase应用开发常用概念 过滤器 过滤器提供了非常强大的特性来帮助用户提高HBase处理表中数据的效率。用户不仅可以使用HBase中预定义好的过滤器，而且可以实现自定义的过滤器。 协处理器 允许用户执行region级的操作，并且可以使用与RDBMS中触发器类似的功能。 keytab文件
WebUI，然后选择“Utilities > Browse the file system”。 观察HDFS上“/flume/test”目录下是否有产生数据。 图4 查看HDFS目录和文件 父主题： 配置Flume非加密传输数据采集任务
对应该账号的keytab文件和krb5文件。 用户可登录FusionInsight Manager，单击“系统 > 权限 > 域和互信”，查看“本端域”参数，即为当前系统域名。 “zookeeper/hadoop.<系统域名>”为用户名，用户的用户名所包含的系统域名所有字母为小写
ClickHouse开源增强特性 MRS ClickHouse具备“手动挡”集群模式升级、平滑弹性扩容、高可用HA部署架构等优势能力，具体详情如下： 手动挡集群模式升级 如图1所示，多个ClickHouse节点组成的集群，没有中心节点，更多的是一个静态资源池的概念，业务要使用Cl
Spark Scala API接口介绍 由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： SparkContext：是Spark的对外接口，负责向调用该类的scala应
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Spark scala API接口介绍 由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： SparkContext：是Spark的对外接口，负责向调用该类的scala应
Spark Scala API接口介绍 由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： SparkContext：是Spark的对外接口，负责向调用该类的scala应
Spark Python API接口介绍 由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： pyspark.SparkContext：是Spark的对外接口。负责向调用
什么是区域和可用区？ 通常用区域和可用区来描述数据中心的位置，用户可以在特定的区域、可用区创建云服务资源。 区域（Region）：从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Reg
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