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IntelliJ IDEA中远程提交拓扑执行Main时报错：Command line is too long 问题 IntelliJ IDEA中远程提交拓扑，执行Main方法时IntelliJ IDEA报如下错 ： Command line is too long. Shorten
使用二次开发程序产生Unable to read HiveServer2异常如何处理 问题 使用二次开发程序产生异常，提示“Unable to read HiveServer2 configs from ZooKeeper”信息。 回答 问题原因 使用的krb5.conf、user.keytab
如何处理非static的KafkaPartitioner类对象构造FlinkKafkaProducer010运行时报错 问题 Flink内核升级到1.3.0之后，当Kafka调用带有非static的KafkaPartitioner类对象为参数的FlinkKafkaProducer010
通过HSBroker的用户名密码认证实现查询HetuEngine SQL任务 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 通过HSBroker方式连接到HetuEngine，组装对应的SQL发送到HetuEngine执行，完成对Hive数据源的增删改查操作。 import jaydebeapi
如何处理新创建的Flink用户提交任务报ZooKeeper文件目录权限不足 问题 创建一个新的Flink用户，提交任务，ZooKeeper目录无权限导致提交Flink任务失败，日志中报如下错误： NoAuth for /flink_base/flink/application_1499222480199
使用代理用户访问FlinkServer REST API样例程序（Java） 功能介绍 通过代理用户调用FlinkServer RestAPI。以FlinkServer管理员权限的用户访问API来获取普通用户权限。 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 代码样例 以租户用户为
停止运行的RegionServer，在HMaster WebUI中显示的“Dead Region Servers”信息什么时候会被清除掉 问题 在HMaster Web UI中显示处于“Dead Region Servers”状态的RegionServer什么时候会被清除掉？ 回答
dfs.datanode.data.dir中定义的磁盘数量等于dfs.datanode.failed.volumes.tolerated的值时，DataNode启动失败 问题 当“dfs.datanode.data.dir”中定义的磁盘数量等于“dfs.datanode.failed.volumes.tolerated
Spark执行应用时上报“Connection to ip:port has been quiet for xxx ms while there are outstanding requests”并导致应用结束 问题 Spark执行应用时上报如下类似错误并导致应用结束。 2016-
通过ThriftServer实例向HBase表中写入数据 功能简介 传入ThriftServer实例所在host和提供服务的port，根据认证凭据及配置文件新建Thrift客户端，访问ThriftServer，分别使用put和putMultiple进行写数据操作。 代码样例 方法调用
使用二次开发程序产生Unable to read HiveServer2异常如何处理 问题 使用二次开发程序产生异常，提示“Unable to read HiveServer2 configs from ZooKeeper”信息。 回答 问题原因 使用的krb5.conf、user.keytab
通过JDBC访问Spark SQL样例程序开发思路 场景说明 用户自定义JDBCServer的客户端，使用JDBC连接来进行表的创建、数据加载、查询和删除。 数据规划 将数据文件上传至HDFS中。 确保以多主实例模式启动了JDBCServer服务，并至少有一个实例可连接客户端。在Linux
使用Spark执行Hudi样例程序开发思路 场景说明 本章节介绍如何使用Spark操作Hudi执行插入数据、查询数据、更新数据、增量查询、特定时间点查询、删除数据等操作。 详细代码请参考样例代码。 打包项目 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上
MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1.
Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序开发思路 场景说明 假定一个广告业务，存在广告请求事件、广告展示事件、广告点击事件，广告主需要实时统计有效的广告展示和广告点击数据。 已知： 终端用户每次请求一个广告后，会生成广告请求事件，保存到kafka的
Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序（Scala） 功能介绍 使用Structured Streaming，从kafka中读取广告请求数据、广告展示数据、广告点击数据，实时获取广告有效展示统计数据和广告有效点击统计数据，将统计结果写入kafka
Spark同时访问两个HBase样例程序（Scala） 以下为Spark同时访问两个HBase样例程序的Scala示例。 下面代码片段仅为演示。 具体代码参见：com.huawei.spark.examples.SparkOnMultiHbase def main(args: Array
Spark Structured Streaming状态操作样例程序开发思路 场景说明 假设需要跨批次统计每个session期间发生了多少次event以及本session的开始和结束timestamp； 同时输出本批次被更新状态的session。 数据规划 在kafka中生成模拟数据
Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序（Java） 功能介绍 用户可以使用Spark调用HBase接口来操作HBase table1表，然后把table1表的数据经过分析后写到HBase table2表中。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.spark.examples.SparkHbasetoHbase
ALM-16000 连接到HiveServer的session数占最大允许数的百分比超过阈值（2.x及以前版本） 告警解释 系统每30秒周期性检测连接到HiveServer的Session数占HiveServer允许的最大session数的百分比，该指标可在Hive服务监控界面查看
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