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输入文件数超出设置限制导致任务执行失败 问题背景与现象 Hive执行查询操作时报Job Submission failed with exception 'java.lang.RuntimeException(input file number exceeded the limits
准备Impala开发和运行环境 准备开发环境 在进行应用开发时，需要准备的本地开发环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，推荐Windows7以上版本。 运行环境：Windows或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。
聚合函数 聚合函数对一组值进行运算，最终获得一个单值。 除count()、count_if()、max_by()、min_by()和approx_distinct()外，其他聚合函数都忽略空值，并在没有输入行或所有值都为空时返回空值。例如sum()返回null而不是零，并且avg
开发和部署对接HetuEngine的Hive UDF 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。 本章节主要介绍开发和应用Hive UDF的具体步骤。 MRS 3.2.1及以后版本，需要基于JDK17.0.4及以上版本开发。本章节以MRS 3.3
使用Ranger时适配第三方JDK 配置场景 当使用Ranger作为spark sql的权限管理服务时，访问RangerAdmin需要使用集群中的证书。若用户未使用集群中的JDK或者JRE，而是使用第三方JDK时，会出现访问RangerAdmin失败，进而spark应用程序启动失败的问题。
导入并配置ClickHouse springboot样例工程 操作场景 为了运行MRS产品ClickHouse组件的SpringBoot接口样例代码，需要完成下面的操作。 本章节以在Windows环境下开发SpringBoot方式连接ClickHouse服务的应用程序为例。 该章节内容适用于MRS
如何配置Flume定制脚本 Flume支持定制脚本，支持在传输前或者传输后执行指定的脚本，用于执行准备工作。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 未安装Flume客户端 获取软件包。 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 >
使用Ranger时适配第三方JDK 配置场景 当使用Ranger作为spark sql的权限管理服务时，访问RangerAdmin需要使用集群中的证书。如果用户未使用集群中的JDK或者JRE，而是使用第三方JDK时，会出现访问RangerAdmin失败，进而spark应用程序启动失败的问题。
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配置积压告警规则 操作场景 通过KafkaUI可查看并配置需要上报积压告警的规则，当达到配置的积压告警规则要求时，会上报“ALM-38018 Kafka消息积压”告警。 本章节内容仅适用于MRS 3.5.0及之后版本。 配置积压告警规则 进入KafkaUI界面。 使用具有Kafk
提交Storm拓扑后Worker日志为空 现象描述 在Eclipse中远程提交拓扑成功之后，无法在Storm WebUI查看拓扑的详细信息，并且每个拓扑的Bolt和Spout所在Worker节点在一直变化。查看Worker日志，日志内容为空。 可能原因 Worker进程启动失败，
查看作业历史信息 操作场景 该任务指导您在日常运维中，查看某个Loader作业的历史执行状态以及每次执行时长，同时提供该作业两种操作： 脏数据：查看作业执行过程中处理失败的数据、或者被清洗过滤掉的数据，针对该数据可以查看源数据中哪些数据不符合转换、清洗规则。 日志：查看作业在MapReduce执行的日志信息。
HDFS读文件失败报错“No common protection layer” 问题背景与现象 shell客户端或者其他客户端操作HDFS失败，报“No common protection layer between client and server”。 在集群外的机器，执行任意hadoop命令，如hadoop
配置AM自动调整分配内存 本章节适用于MRS 3.x及后续版本集群。 配置场景 启动该配置的过程中，ApplicationMaster在创建Container时，分配的内存会根据任务总数的浮动自动调整，资源利用更加灵活，提高了客户端应用运行的容错性。 配置描述 参数入口： 参考修
查看Loader作业历史信息 操作场景 该任务指导您在日常运维中，查看某个Loader作业的历史执行状态以及每次执行时长，同时提供该作业两种操作： 脏数据：查看作业执行过程中处理失败的数据、或者被清洗过滤掉的数据，针对该数据可以查看源数据中哪些数据不符合转换、清洗规则。 日志：查
配置ClickHouse副本间数据强一致 本章节适用于MRS 3.3.0-LTS及之后版本。 操作场景 ClickHouse支持多副本能力，进行本地表写入的时候，当前节点的数据会立即更新成功，但其他副本之间的数据同步是异步的。 本章节主要介绍如何配置ClickHouse保证副本间数据强一致。
通过HSFabric的用户名密码认证实现查询HetuEngine SQL任务 功能简介 通过HSFabric方式连接到HetuServer，组装对应的SQL发送到HetuServer执行，完成对Hive数据源的增删改查操作。 public class JDBCExampleFabric
配置DataNode节点容量不一致时的副本放置策略 操作场景 默认情况下，NameNode会随机选择DataNode节点写文件。当集群内某些数据节点的磁盘容量不一致（某些节点的磁盘总容量大，某些总容量小），会导致磁盘总容量小的节点先写满。通过修改集群默认的DataNode写数据时
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配置DataNode预留磁盘百分比 配置场景 当Yarn本地目录和DataNode目录配置在同一个磁盘时，具有较大容量的磁盘可以运行更多的任务，因此将有更多的中间数据存储在Yarn本地目录。 目前DataNode支持通过配置“dfs.datanode.du.reserved”来配
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