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配置跨Manager集群互信后,两个系统中只要存在同名用户,且对端系统的同名用户拥有访问自身系统中某个资源的对应权限,则可以使用当前系统用户访问远程资源。 直接互信 系统在配置互信的两个集群分别保存对端系统的互信票据,通过互信票据访问对端系统。 父主题: 集群互信管理
修改或重置MRS集群admin用户密码 “admin”是Manager的系统管理员账号,建议用户参考修改admin用户密码定期修改密码,提高系统安全性。用户在密码丢失情况可参考重置admin用户密码进行重置。 修改该密码会导致已经下载的用户凭证不可用,请修改该密码后重新下载认证凭据并替换旧凭据。
为什么将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时MapReduce作业运行失败 问题 为什么将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时MR作业运行失败? 回答 通过集群将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时,ViewFS中的文件夹的用户权限与默认NameService中
omm密码过期。 处理步骤 检查系统中omm密码是否过期。 以root用户登录集群故障节点,用户密码为安装前用户自定义,请咨询系统管理员。 执行chage -l omm命令来查看当前omm用户密码设置信息。 查找“Password expires”对应值,查看密码设置是否过期。 如果参数值为“never”,则代表永不过期。
并且向HMaster上报成功信息,在HMaster Web UI中会清除掉“Dead Region Servers”信息。 当HMaster主备倒换操作成功执行时,在HMaster Web UI中也会清除掉“Dead Region Servers”信息。 以防掌控有一些regio
删除、移动或重命名文件。租户通过指定HDFS文件系统的目录来获取存储资源。 存储资源调度机制如下: 系统支持将HDFS目录存储到指定标签的节点上,或存储到指定硬件类型的磁盘上。例如以下业务场景: 实时查询与数据分析共集群时,实时查询只需部署在部分节点上,其数据也应尽可能的只存储在这些节点上。
Spark跨源复杂数据的SQL查询优化 场景描述 出于管理和信息收集的需要,企业内部会存储海量数据,包括数目众多的各种数据库、数据仓库等,此时会面临以下困境:数据源种类繁多,数据集结构化混合,相关数据存放分散等,这就导致了跨源复杂查询因传输效率低,耗时长。 当前开源Spark在跨源查询时,只能对简
并且向HMaster上报成功信息,在HMaster Web UI中会清除掉“Dead Region Servers”信息。 当HMaster主备倒换操作成功执行时,在HMaster Web UI中也会清除掉“Dead Region Servers”信息。 以防掌控有一些regio
Hue上执行Impala SQL查询中文报错 问题现象 Hue上执行Impala SQL,查询SQL结果中包含中文字符,出现报错“UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte in position 0: unexpected
为什么将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时MapReduce作业运行失败 问题 为什么将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时MR作业运行失败? 回答 通过集群将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时,ViewFS中的文件夹的用户权限与默认NameService中
版本元数据查询 展示MRS版本列表 查询MRS集群版本可用的规格 父主题: API V2
告警”,选中“告警ID”为“50225”的告警,查看“定位信息”中的角色名并确定实例的IP地址。 选择“集群 > 服务 > Doris > 实例”,单击告警上报的FE实例,查看实例的“运行状态”是否为“正在恢复” 是,执行3。 否,执行4。 等待两分钟,查看该告警是否清除。 是,处理完毕。 否,执行4。
Phoenix SQL查询样例介绍 功能简介 Phoenix是构建在HBase之上的一个SQL中间层,提供一个客户端可嵌入的JDBC驱动,Phoenix查询引擎将SQL输入转换为一个或多个HBase scan,编译并执行扫描任务以产生一个标准的JDBC结果集。 代码样例 客户端“
Phoenix SQL查询样例介绍 功能简介 Phoenix是构建在HBase之上的一个SQL中间层,提供一个客户端可嵌入的JDBC驱动,Phoenix查询引擎将SQL输入转换为一个或多个HBase scan,编译并执行扫描任务以产生一个标准的JDBC结果集。 代码样例 客户端“
ServiceName 产生告警的服务名称。 RoleName 产生告警的角色名称。 HostName 产生告警的主机名。 对系统的影响 系统无法提供数据加载,查询,提取服务。 可能原因 Hue服务所依赖内部服务KrbServer故障。 Hue服务所依赖内部服务DBService故障。 与DBService连接的网络异常。
SQL中执行插入数据的操作后,如果分区信息未改变,会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。 回答 由于Spark存在一个机制,为了提高性能会缓存ORC的元数据信息。当通过Hive或其他方式更新了ORC表时,缓存的元数据信息未更新,导致Spark SQL查询不到新插入的数据。 对于
SQL中执行插入数据的操作后,如果分区信息未改变,会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。 回答 由于Spark存在一个机制,为了提高性能会缓存ORC的元数据信息。当通过Hive或其他方式更新了ORC表时,缓存的元数据信息未更新,导致Spark SQL查询不到新插入的数据。 对于
版本元数据查询 查询对应版本元数据 父主题: API V1.1
load,具体如下图所示: 图1 报错信息 问题分析 登录集群Master节点,进入“/var/log/Bigdata”目录下的presto日志进行查找。 根据报错信息在到对应节点去查看presto worker实例的进程日志。 日志显示: java.lang.OutOfMemoryError:
Phoenix SQL查询样例介绍 功能简介 Phoenix是构建在HBase之上的一个SQL中间层,提供一个客户端可嵌入的JDBC驱动,Phoenix查询引擎将SQL输入转换为一个或多个HBase scan,编译并执行扫描任务以产生一个标准的JDBC结果集。 代码样例 客户端“