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旧的locators使用的是旧的数据节点，而新创建的locators偏重使用新的数据节点，所以需要根据实际业务对数据的使用需求，重新规划locators的使用。 一般的，建议用户在进行集群扩容之后采用策略一来重新分配locators，可以避免数据偏重使用新的数据节点。 Colocation与数据节点容量
配置并导入Manager样例工程 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程，获取样例代码解压目录中“src”目录下的样例工程文件夹“manager-examples”到本地。 在应用开发环境中，导入样例工程到IntelliJ IDEA开发环境。 打开IntelliJ IDEA，选择“File > New > Project
是，执行3。 否，执行1.c。 重启DataNode实例，查看能否成功启动。 是，执行2.b。 否，执行2.a。 删除被破坏的文件。 在集群节点使用客户端。执行hdfs fsck / -delete，删除丢失文件。然后再次写入文件，恢复数据。 等待5分钟后，单击“告警管理”，查看该告警是否恢复。
不需要配置互信。 主备集群必须已配置跨集群拷贝，请参见启用MRS集群间拷贝功能。 主备集群上的时间必须一致，而且主备集群上的NTP服务必须使用同一个时间源。 如果要备份到HDFS，需要安装HDFS，Yarn服务。 根据业务需要，规划备份的类型、周期和策略等规格，并检查主备管理节点
最长时长为1年。 按需计费：节点按实际使用时长计费，计费周期为一小时。 表1列出了两种计费模式的区别。 表1 计费模式 计费模式 包年/包月 按需计费 相关文档 付费方式 预付费 按照订单的购买周期结算。 后付费 按照MRS集群实际使用时长计费。 - 计费周期 按订单的购买周期
UDF功能的权限控制机制 问题 SparkSQL中UDF功能的权限控制机制是怎样的？ 回答 目前已有的SQL语句无法满足用户场景时，用户可使用UDF功能进行自定义操作。 为确保数据安全以及UDF中的恶意代码对系统造成破坏，SparkSQL的UDF功能只允许具备admin权限的用户
旧的locators使用的是旧的数据节点，而新创建的locators偏重使用新的数据节点，所以需要根据实际业务对数据的使用需求，重新规划locators的使用。 一般的，建议用户在进行集群扩容之后采用策略1来重新分配locators，可以避免数据偏重使用新的数据节点。 Colocation与数据节点容量
旧的locators使用的是旧的数据节点，而新创建的locators偏重使用新的数据节点，所以需要根据实际业务对数据的使用需求，重新规划locators的使用。 一般的，建议用户在进行集群扩容之后采用策略一来重新分配locators，可以避免数据偏重使用新的数据节点。 Colocation与数据节点容量
提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 问题 向YARN服务器提交MapReduce任务后，客户端提示如下信息后长时间无响应。 16/03/03 16:44:56 INFO hdfs.DFSClient: Created HDFS_DELEGATION_TOKEN token
旧的locators使用的是旧的数据节点，而新创建的locators偏重使用新的数据节点，所以需要根据实际业务对数据的使用需求，重新规划locators的使用。 一般的，建议用户在进行集群扩容之后采用策略1来重新分配locators，可以避免数据偏重使用新的数据节点。 Colocation与数据节点容量
旧的locators使用的是旧的数据节点，而新创建的locators偏重使用新的数据节点，所以需要根据实际业务对数据的使用需求，重新规划locators的使用。 一般的，建议用户在进行集群扩容之后采用策略一来重新分配locators，可以避免数据偏重使用新的数据节点。 Colocation与数据节点容量
r的HA功能会受到影响，将导致主备模式下FlinkServer提交Flink作业功能无法正常使用，双主模式不受影响。 可能原因 用户HA证书文件即将到期。 处理步骤 查看告警信息。 登录FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 > 告警 > ALM-45654
完毕。 是，处理完毕。 否，执行1.e。 确认Flume Source是否是Kafka类型。 是，执行1.d。 否，执行1.e。 使用Kafka客户端，执行以下命令查看Kafka Source配置的topic数据是否已经消费完毕。 cd /opt/client/Kafka/kafka/bin
ALM-45647告警全部恢复后，等待几分钟，检查本告警是否恢复。 是，处理完毕。 否，执行12。 收集故障信息 使用具有当前Flink作业的管理操作权限的用户登录Manager。 选择“运维 > 告警 > 告警 > ALM-45648 RocksDB持续发生Write-Stop
MRS 1.8.10及之前版本，登录MRS Manager页面，具体请参见访问MRS Manager，然后选择“服务管理 > HDFS > 服务配置”，单击“基础配置”下拉菜单，选择“全部配置”。 MRS 1.8.10之后及2.x版本，单击集群名称，登录集群详情页面，选择“组件管理 >
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.txt：数据输入文件 YuanJing,male,10 GuoYijun
Hudi数据表Clean规范 Clean也是Hudi表的维护操作之一，该操作对于MOR表和COW表都需要执行。Clean操作的目的是为了清理旧版本文件（Hudi不再使用的数据文件），这不但可以节省Hudi表List过程的时间，也可以缓解存储压力。 规则 Hudi表必须执行Clean。 对于Hudi的MOR、COW表，都需要开启Clean。
Coordinator线程数超过阈值 本章节仅适用于MRS 3.1.5及之后版本。 告警解释 系统会检查Presto Coordinator和Worker实例的线程使用情况，默认阈值为1024个。如果Presto Coordinator或Worker的线程数超过阈值，则发出告警。 告警属性 告警ID 告警级别
卸载UDF 语法 DROP FUNCTION <UDF-NAME> 示例 在IoTDB客户端执行以下命令，卸载名称为“example”的UDF。 DROP FUNCTION example 父主题： 在IoTDBServer节点调测UDF应用
卸载UDF 语法 DROP FUNCTION <UDF-NAME> 示例 在IoTDB客户端执行以下命令，卸载名称为“example”的UDF。 DROP FUNCTION example 父主题： 在IoTDBServer节点调测UDF应用
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