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“<原有日志名>-<yyyy-mm-dd_hh-mm-ss>.[编号].log.zip”。最多保留最近的20个压缩文件，压缩文件保留个数和压缩文件阈值可以配置。 表1 Hive日志列表 日志类型 日志文件名 描述 运行日志 /hiveserver/hiveserver.out HiveServer运行环境信息日志
Policy”，为对应用户的用户组赋予OBS存储路径的“Read”和“Write”的权限，详细操作请参见添加OBS的Ranger访问权限策略。 例如，为“hgroup1”用户组赋予“obs://obs-test/test/”目录的“Read”和“Write”的权限： 在首页中单击“HADOOP
单击拓扑名称，可查看指定拓扑的详细信息、拓扑状态、Spouts信息、Bolts信息和拓扑配置。 在“Topology actions”区域，用户可以对拓扑执行激活、去激活、重部署、删除操作、调试、停止调试和修改日志级别，即“Activate”、“Deactivate”、“Rebala
HetuEngine日志介绍 日志描述 日志存储路径： HetuEngine的日志保存路径为“/var/log/Bigdata/hetuengine/”和“/var/log/Bigdata/audit/hetuengine/”。 日志归档规则： 日志归档规则采用FixedWindowRolli
在“服务”中勾选待操作集群的“ClickHouse”。 在“主机”中选择异常的主机，单击“确定”。 单击右上角的设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后1小时，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除 此告警修复后，系统会自动清除此告警，无需手工清除。
已创建关联了ClickHouse服务的租户，并与ClickHouse业务用户关联，具体请参见添加MRS租户章节。 使用约束 防御规则默认动态生效时间为1分钟。 拦截和熔断规则会中断SQL查询，请根据实际业务配置合理的值。 ClickHouse相关规则配置后，需要重新登录客户端生效。 操作步骤 登录FusionInsight
的日志文件名规则为：“<原有日志名>-<yyyy-mm-dd>.[编号].log.zip”。最多保留最近的20个压缩文件，压缩文件保留个数和压缩文件阈值可以配置 表1 JobGateway日志列表 日志类型 日志文件名 描述 jobserver运行日志 job-gateway.log
vaExample Spark通过ClickHouse JDBC的原生接口，以及Spark JDBC驱动，实现对ClickHouse数据库和表的创建、查询、插入等操作样例代码。 sparksecurity-examples/SparkOnClickHousePythonExample
BulkDelete接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要删除的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkDelete接口对HBase表上这些rowKey对应的数据进行删除。 数据规划
BulkDelete接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要删除的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkDelete接口对HBase表上这些rowKey对应的数据进行删除。 数据规划
X，请执行搬迁前务必确认是否支持搬迁。 方案架构 CDM围绕大数据迁移上云和智能数据湖解决方案，提供了简单易用的迁移能力和多种数据源到数据湖的集成能力，降低了客户数据源迁移和集成的复杂性，有效的提高您数据迁移和集成的效率。 CDM服务迁移Hadoop数据至MRS集群方案如图1所示。 图1 Hadoop数据迁移示意
数据量、文件数等，选出合适计划提高多表Join的效率。Hive需要先收集表的统计信息后才能使CBO正确的优化。 CBO优化器会基于统计信息和查询条件，尽可能地使Join顺序达到更优。但是也可能存在特殊情况导致Join顺序调整不准确。例如数据存在倾斜，以及查询条件值在表中不存在等场景，可能调整出非优化的Join顺序。
配置FlinkServer作业中使用UDF 本章节适用于MRS 3.1.2及之后的版本。 用户可以自定义一些函数，用于扩展SQL以满足个性化的需求，这类函数称为UDF。用户可以在Flink WebUI界面中上传并管理UDF jar包，然后在运行作业时调用相关UDF函数。 Flink支持以下3类自定义函数，如表1。
toBytes("valueC")); table.put(put3); 使用组合条件查询，仅支持组合索引列包含过滤条件的查询，或者不指定StartRow和StopRow的部分索引列的查询。 索引：IDX1=>cf1:[q1->datatype],[q2];cf2:[q1->datatype] 正确的查询操作：
YARN中的ResourceManager负责整个集群的资源管理和任务调度，在Hadoop2.4版本之前，ResourceManager在YARN集群中存在单点故障的问题。YARN高可用性方案通过引入冗余的ResourceManager节点的方式，解决了这个基础服务的可靠性和容错性问题。 图1 ResourceManager高可用性实现架构
xml”和“mapred-site.xml”文件，如果是安全模式集群，还需要同时获取“user.keytab”、“krb5.conf”，并在Linux环境上创建文件夹保存这些配置文件，例如“/opt/conf”。 请联系管理员获取相应账号对应权限的“user.keytab”和“krb5
urce、channel以及sink，将其拖到右侧的操作界面中并将其连接。 采用Taildir Source、Memory Channel和HDFS Sink，如图3所示。 图3 Flume配置工具示例 双击对应的Source、Channel以及Sink，根据实际环境并参考表1设置对应的配置参数。
ix-hbase和phoenix-core包和“htrace-core-3.1.0-incubating.jar”包拷贝到“/opt/client/HBase/hbase/lib”下。 将2中生成的Jar包和从3.2.2-准备开发用户中获取的krb5.conf和user.keyt
e-jdbc-example\src\main\resources”目录下： 准备集群认证用户信息获取的认证文件“user.keytab”和“krb5.conf”。 准备运行环境配置文件获取的配置文件“core-site.xml”、“hiveclient.properties”。
urce、channel以及sink，将其拖到右侧的操作界面中并将其连接。 采用Taildir Source、Memory Channel和HDFS Sink，如图3所示。 图3 Flume配置工具示例 双击对应的Source、Channel以及Sink，根据实际环境并参考表1设置对应的配置参数。
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