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_intermediate 777 mapreduce.jobhistory.done-dir 由MR JobHistory Server管理的历史文件的目录。 ${yarn.app.mapreduce.am.staging-dir}/history/done 777 父主题： Yarn常见问题
//hbase客户端日志输出配置，console：输出到控制台；RFA：输出到日志文件 hbase.security.logger=DEBUG,console,RFAS //hbase客户端安全相关的日志输出配置，console：输出到控制台；RFAS：输出到日志文件 hbase.log
//hbase客户端日志输出配置，console：输出到控制台；RFA：输出到日志文件 hbase.security.logger=DEBUG,console,RFAS //hbase客户端安全相关的日志输出配置，console：输出到控制台；RFAS：输出到日志文件 hbase.log
//hbase客户端日志输出配置，console：输出到控制台；RFA：输出到日志文件 hbase.security.logger=DEBUG,console,RFAS //hbase客户端安全相关的日志输出配置，console：输出到控制台；RFAS：输出到日志文件 hbase.log
创建HBase全局二级索引 场景介绍 在用户的表中预先存在大量数据的情况下，可以在某个列上添加索引。 对于未建立索引的用户表，该工具允许用户同时添加和构建索引。 创建HBase全局二级索引 在HBase客户端执行以下命令即可添加或创建索引，执行命令后，指定的索引将被添加到表中： hbase
立新的连接。 可能原因 连接HiveServer的客户端过多。 处理步骤 增加Hive最大连接数配置。 登录MRS集群详情页面，选择“组件管理”。 选择“Hive > 服务配置”，将“基础配置”切换为“全部配置”。 然后查找“hive.server.session.control
_intermediate 777 mapreduce.jobhistory.done-dir 由MR JobHistory Server管理的历史文件的目录。 ${yarn.app.mapreduce.am.staging-dir}/history/done 777 父主题： Yarn常见问题
fka安全接口介绍） SimpleConsumer API属于lowlevel的Consumer API需要访问zookeeper元数据，管理消费Topic队列的offset，一般情况不推荐使用。 代码样例 SimpleConsumer API主方法需要传入三个参数，最大消费数量
Unreachable 解决办法 设置为正确的IP，必须为本机的IP，如果端口被占用，重新配置一个空闲的端口。 配置正确的证书路径。 联系网络管理员，恢复网络。 父主题： 使用Flume
readTextFile(filePaths[i])); } } // 数据转换，构造整个数据处理的逻辑，计算并得出结果打印出来 unionStream.map(new MapFunction<String, UserRecord>()
readTextFile(filePaths[i])); } } // 数据转换，构造整个数据处理的逻辑，计算并得出结果打印出来 unionStream.map(new MapFunction<String, UserRecord>()
Yarn企业级能力增强 配置Yarn权限控制开关 手动指定运行Yarn任务的用户 配置AM失败重试次数 配置AM自动调整分配内存 配置AM作业自动保留 配置Yarn数据访问通道协议 配置自定义调度器的WebUI 配置NodeManager角色实例使用的资源 配置ResourceM
auth”表示只认证，不加密。因此建议将此参数值修改为“auth”。ConfigNode和IoTDBServer两个角色同名参数都要修改。 GC_OPTS IoTDBServer使用的内存和GC配置参数，需要按实际情况进行配置。 -Xms2G -Xmx2G -XX:MaxDirectMemorySize=512M
archive.file.cleaner.policy 清理归档文件的策略：目前仅支持KEEP_ARCHIVED_FILES_BY_SIZE和KEEP_ARCHIVED_FILES_BY_DAYS两种策略，默认策略为KEEP_ARCHIVED_FILES_BY_DAYS。 KEEP
desc, s_name limit 100; 操作步骤 分析业务。 从业务入手分析是否可以简化SQL，例如可以通过合并表去减少嵌套的层级和Join的次数。 如果业务需求对应的SQL无法简化，则需要配置DRIVER内存： 使用spark-submit或者spark-sql运行SQL语句，执行3。
Yarn企业级能力增强 配置Yarn权限控制开关 手动指定运行Yarn任务的用户 配置AM失败重试次数 配置AM自动调整分配内存 配置AM作业自动保留 配置Yarn数据访问通道协议 配置自定义调度器的WebUI 配置NodeManager角色实例使用的资源 配置ResourceM
into dsrTable select * from srcTabble 开启log列裁剪，提升mor表查询效率 mor表读取的时候涉及到Log和Parquet的合并，性能不是很理想。可以开启log列裁剪减少合并时IO读取开销 SparkSQL执行查询，先执行： set hoodie.enable
desc, s_name limit 100; 操作步骤 分析业务。 从业务入手分析是否可以简化SQL，例如可以通过合并表去减少嵌套的层级和Join的次数。 如果业务需求对应的SQL无法简化，则需要配置DRIVER内存： 使用spark-submit或者spark-sql运行SQL语句，执行3。
Topology 一个Topology代表用户的一个执行任务。一个Topology由输入（如kafka soruce）、输出（如kafka sink）和多个Data Transformation组成。 CheckPoint CheckPoint是Flink数据处理高可靠、最重要的机制。该机制
readTextFile(filePaths[i])); } } // 数据转换，构造整个数据处理的逻辑，计算并得出结果打印出来 unionStream.map(new MapFunction<String, UserRecord>()
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