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在双流关联的业务模型中，关联算子接收到其中一个流发送的大量重复数据，则会导致下游算子需要处理大量重复数据，影响作业性能。 如A表字段（P1，A1，A2）使用如下方式关联B表字段（P1，B1，B2，B3）生成C的场景中，B表信息发生大量更新，但是B中的所需字段没有更新，在该关联中仅用到了B表的B1和B2字段，对于
参数名称 参数含义 定位信息 来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名称。 附加信息 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 Guardian TokenSer
由于Kafka不感知磁盘容量，建议各Broker实例配置的磁盘个数和容量保持一致。 更改Broker角色的存储目录，所有Broker实例的存储目录将同步修改。 更改Broker单个实例的存储目录，只对单个实例生效，其他节点Broker实例存储目录不变。 对系统的影响 更改Broker角色的存储目录需要重新启动服务，服务重启时无法访问。
对应版本MRS集群所支持的所有组件。 版本类型 LTS版 待创建的MRS集群版本类型，不同版本所包含的开源组件版本及功能特性可能不同。 集群版本 MRS 3.2.0-LTS.1 待创建的MRS集群版本，不同版本所包含的开源组件版本及功能特性可能不同，推荐选择最新版本。 组件选择 HBase查询集群
如何处理Checkpoint设置RocksDBStateBackend方式时Checkpoint慢 问题 如何处理checkpoint设置RocksDBStateBackend方式，且当数据量大时，执行checkpoint会很慢的问题？ 原因分析 由于窗口使用自定义窗口，这时窗口
MapReduce REST API接口介绍 功能简介 通过HTTP REST API来查看更多MapReduce任务的信息。目前Mapresuce的REST接口可以查询已完成任务的状态信息。完整和详细的接口请直接参考官网上的描述以了解其使用： http://hadoop.apache
视图权限是指仅对表的视图具有查询、修改等操作的权限，不再依赖于视图所在的表的相应权限。即用户拥有视图的查询权限时，不管是否有表权限都可以进行查询。视图的权限是针对整个表而言的，不支持对其中的部分列创建视图权限。 视图权限在SparkSQL权限上的限制与列权限相似，详细如下： 在sp
对接OBS场景中，spark-beeline登录后指定loaction到OBS建表失败 问题 对接OBS ECS/BMS集群，spark-beeline登录后，指定location到OBS建表报错失败。 图1 错误信息 回答 HDFS上ssl.jceks文件权限不足，导致建表失败。
t节点间的互信是否正常，如果存在互信失效的节点，则发送告警。待问题修复，该告警会自动清除。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 12066 重要 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群或系统名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。
ZooKeeper客户端刷新TGT失败如何处理 问题 ZooKeeper客户端刷新TGT失败，无法连接ZooKeeper。报错内容如下： Login: Could not renew TGT due to problem running shell command: '***/kinit
r。 Executor执行这些Task，将具体RDD的数据写入到步骤1创建的目录下。 Spark和YARN的关系 Spark的计算调度方式，可以通过YARN的模式实现。Spark共享YARN集群提供丰富的计算资源，将任务分布式的运行起来。Spark on YARN分两种模式：YARN
如何查看System.out.println打印的调试信息或将调试信息输出至指定文件 问题 Flink业务代码中添加了System.out.println调试信息打印，该如何查看此调试日志？避免与运行日志混在一起打印，如何将业务日志单独输出至指定文件？ 回答 Flink所有的运行
HBase企业级能力增强 配置HBase全局二级索引提升查询效率 配置HBase本地二级索引提升查询效率 增强HBase BulkLoad工具数据迁移能力 使用Spark BulkLoad工具同步数据到HBase表中 配置HBase冷热分离 配置RSGroup管理RegionServer资源
客户端直接面向用户，可通过Java API、Thrift API访问服务端进行Hive的相关操作。 HQL语言 Hive Query Language，类SQL语句。 HCatalog HCatalog是建立在Hive元数据之上的一个表信息管理层，吸收了Hive的DDL命令。为MapRed
Streaming作为一种mini-batch方式的流式处理框架，它主要的特点是秒级时延和高吞吐量。因此Streaming调优的目标是在秒级延迟的情景下，提高Streaming的吞吐能力，在单位时间处理尽可能多的数据。 本章节适用于输入数据源为Kafka的使用场景。 操作步骤 一个简单的流处理系统由以下三部分组件组成：数据源
Storm-OBS开发指引 操作场景 本章节只适用于MRS产品中Storm和OBS交互的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 应用开发操作步骤 确认Storm已经安装，并正常运行。 将storm-examples导入到Eclipse开发环境，请参见导入并配置Storm样例工程。
参数名称 参数含义 定位信息 来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名称。 附加信息 Trigger condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 发生当前告警时，表示MetaSto
lume等流式数据处理组件。 混合集群：既可以用来做离线数据分析，也可以用来做流处理任务的集群。 自定义：提供丰富的组件搭配，可自行选择对应版本MRS集群所支持的所有组件。 自定义 版本类型 MRS提供了LTS版与普通版两种类型的集群，不同版本提供的组件有所不同，可根据需要选择版本类型。
如何处理Checkpoint设置RocksDBStateBackend方式时Checkpoint慢 问题 如何处理checkpoint设置RocksDBStateBackend方式，且当数据量大时，执行checkpoint会很慢的问题？ 原因分析 由于窗口使用自定义窗口，这时窗口
Flink应用开发简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。 Flink整个系统包含三个部分：
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