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编译打包前，样例代码中的user.keytab、krb5.conf文件路径需要修改为该文件所在客户端服务器的实际路径。例如：“/opt/user.keytab”，“/opt/krb5.conf”。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt/”
参数含义 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。 对系统的影响 空间内合并任务超时，会阻塞写数据，导致写操作的性能下降。 可能原因 该节点IoTDB空间内合并任务较慢，需要进一步分析日志查看。 处理步骤 收集故障信息。
by numwait 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。
读取出来，重新拼成完整的信息。而Spark2x直接使用相应的key获取对应的信息。这样在Spark2x中去读取Spark1.5创建的DataSource表时，就无法成功读取到key对应的信息，导致解析DataSource表信息失败。 而在处理Hive格式的表时，Spark2x与Spark1
读取出来，重新拼成完整的信息。而Spark2x直接使用相应的key获取对应的信息。这样在Spark2x中去读取Spark1.5创建的DataSource表时，就无法成功读取到key对应的信息，导致解析DataSource表信息失败。 而在处理Hive格式的表时，Spark2x与Spark1
将HBase客户端的日志单独输出到指定日志文件，与业务日志分开，方便分析定位HBase的问题。 如果进程中已经有log4j的配置，需要将“hbase-example\src\main\resources\log4j.properties”中RFA与RFAS相关的配置复制到已有的log4j配置中。
将hbase client的日志单独输出到指定日志文件，与业务日志分开，方便分析定位hbase的问题。 如果进程中已经有log4j的配置，需要将hbase-example\src\main\resources\log4j.properties中RFA与RFAS相关的配置复制到已有的log4j配置中。
将HBase客户端的日志单独输出到指定日志文件，与业务日志分开，方便分析定位HBase的问题。 如果进程中已经有log4j的配置，需要将“hbase-example\src\main\resources\log4j.properties”中RFA与RFAS相关的配置复制到已有的log4j配置中。
如何准备MRS的数据源？ MRS既可以处理OBS中的数据，也可以处理HDFS中的数据。在使用MRS分析数据前，需要先准备数据。 将本地数据上传OBS。 登录OBS管理控制台。 在OBS上创建userdata并行文件系统，然后在userdata文件系统下创建program、input、output和log文件夹。
Mining）：在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析，可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。 查询分析（Query Analysis）：支持标准SQL查询分析，同时提供DSL（DataFrame），
在“名称”填写一个作业的名称。 选择3创建的“源连接”和4创建的“目的连接”。 在“自”填写源连接的作业配置。 具体请参见ftp-connector或sftp-connector。 在“至”填写目的连接的作业配置。 具体请参见hdfs-connector。 在“任务配置”填写作业的运行参数。
分析集群：用来做离线数据分析，提供的是Hadoop体系的组件。 流式集群：用来做流处理任务，提供的是流式处理组件。 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，提供的是Hadoop体系的组件和流式处理组件。 自定义：全量自定义组件组合的MRS集群，MRS 3.x及之后版本支持此类型。
kafka.example.NewConsumer - [KafkaConsumerExample], Stopped ....... 原因分析 经分析因为在读取数据时Kafka客户端会比较待读取数据大小和配置项“max.partition.fetch.bytes”值，若超过此配置项值，则抛出上述异常。
CarbonData是一种新型的Apache Hadoop本地文件格式，使用先进的列式存储、索引、压缩和编码技术，以提高计算效率，有助于加速超过PB数量级的数据查询，可用于更快的交互查询。同时，CarbonData也是一种将数据源与Spark集成的高性能分析引擎。 图1 CarbonData基本架构
据迁移的问题。因此在选择Task节点时，优先选择健康状态为故障、未知、亚健康的节点进行缩容。这些节点实例的健康状态信息可以在MRS上的“实例”管理界面查看。 缩容校验策略 缩容节点选择完成后，为了避免组件退服失败，不同组件提供了不同的退服约束规则，只有满足了所有安装组件的退服约束
2 2 1 1 1 1 2 2 对于以上结果的第一条为什么是(NULL,0)而不是(NULL,4)。 回答 在进行rollup和cube操作时，用户通常是基于维度进行分析，需要的是度量的结果，因此不会对维度进行聚合操作。 例如当前有表src(d1, d2,
SQL操作Hudi的DDL/DML的语法，使得所有用户（非工程师、分析师等）更容易访问和操作Hudi。 约束 支持在Hudi客户端执行Spark SQL操作Hudi。 支持在Spark2x的JDBCServer中执行Spark SQL操作Hudi。 不支持在Spark2x的客户端执行Spark
该能力可以极大降低用户使用物化视图功能的使用难度，带来业务无感知的分析加速效果。HetuEngine管理员通过付出少量的计算资源和存储空间，可实现对高频SQL业务的智能加速。同时，该能力可以降低数据平台的整体负载（CPU、内存、IO等），有助于提升系统稳定性。 智能物化视图包括以下几个功能：
通过HQL完成海量结构化数据分析。 灵活的数据存储格式，支持JSON、CSV、TEXTFILE、RCFILE、ORCFILE、SEQUENCEFILE等存储格式，并支持自定义扩展。 多种客户端连接方式，支持JDBC接口。 Hive的主要应用于海量数据的离线分析（如日志分析，集群状态分析）、大规模的
修改“$Flink_HOME/conf”目录下的“log4j.properties”文件，控制的是JobManager和TaskManager的算子内的日志输出，输出的日志会打印到对应的yarn contain中，可以在Yarn WebUI查看对应日志。 MRS 3.1.0及之后版本的Flink 1.12
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