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执行以下操作使得新扩容的磁盘容量生效。 如果是新增分区操作，请执行8。新增分区操作是指把扩容的磁盘容量分配给新的分区，并挂载新的ClickHouse数据目录到新增分区下，该操作不会有中断业务的影响。 如果是扩大已有分区操作，请执行15。扩大已有分区是指把扩容的磁盘容量分配给已存在分
Map输出键值对，内容为HBase与Hive数据拼接的字符串 context.write(new Text(name), new Text("hbase:" + hbaseData + ", hive:" + hiveData)); } 样例2：HBase数据读取的readHBase方法。
告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群或系统名称。 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。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 证书文件已经失效，对应模块功能受限，无法正常使用。
参数配置组合决定了每节点任务(map、reduce)的并发数。 如果所有的任务（map/reduce）需要读写数据至磁盘，多个进程将会同时访问一个磁盘。这将会导致磁盘的IO性能非常低下。为了改善磁盘的性能，请确保客户端并发访问磁盘的数不大于3。 最大并发的container数量应该为[2.5 *
告警参数 参数名称 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。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 Yarn ResourceManager
<Topic名称> --producer.config config/producer.properties 消费数据，需要拥有该Topic的消费者权限。 bin/kafka-console-consumer.sh --topic <Topic名称> --bootstrap-server
<Topic名称> --producer.config config/producer.properties 消费数据，需要拥有该Topic的消费者权限。 bin/kafka-console-consumer.sh --topic <Topic名称> --bootstrap-server
下载认证凭据 将下载的认证凭据压缩包解压缩，并将得到的文件复制到客户端节点中，例如客户端节点的“/opt/hadoopclient/Flink/flink/conf”目录下。如果是在集群外节点安装的客户端，需要将得到的文件复制到该节点的“/etc/”目录下。 将客户端安装节点的业务IP和M
文件“zoo.cfg”中的“syncLimit”和“initLimit”两参数值，直到ZooKeeperServer正常。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 syncLimit follower与leader进行同步的时间间隔（时长为ticket时长的倍数）。如果在该时间范围内leader没响应，连接将不能被建立。
如果所有的任务(map/reduce)需要读写数据至磁盘，多个进程将会同时访问一个磁盘。这将会导致磁盘的IO性能非常低下。为了改善磁盘的性能，请确保客户端并发访问磁盘的数不大于3。 最大并发的container数量应该为[2.5 * Hadoop中磁盘配置数 ]。 mapreduce.map
升级命令（-u）可以多次执行，每次执行只升级前面升级失败的客户端，跳过升级成功的客户端。 客户端批量升级工具也支持升级之前的旧客户端。 执行非root用户安装的客户端升级时，请确保相应用户在目标节点客户端所在目录及父目录的读写权限，否则会升级失败。 -f参数输入的客户端包必须为全量客户端，不支持单组件或部分组件客户端包作为输入。
上传软件包。以user用户将软件包上传到将要安装Flume服务客户端的节点目录上，例如“/opt/client” user用户为安装和运行Flume客户端的用户。 解压软件包。 以user用户登录将要安装Flume服务客户端的节点。进入安装包所在目录，例如“/opt/client”，执行如下命令解压安装包到当前目录。
} else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 请求成功 400 请求失败 错误码 请参见错误码。 父主题：
txt文件在Alluxio中，各参数含义为文件的大小、是否被持久化、创建日期、Alluxio中这个文件的缓存占比、文件名。 使用cat命令打印文件的内容。 alluxio fs cat /test_input.txt 命令执行后回显： Test Alluxio Alluxio中的挂载功能 Alluxio
新作业，已提交的作业不受影响。Yarn组件以及依赖Yarn的组件会出现短暂的服务不可用告警。 重启备ResourceManager实例，服务业务不受影响。 集群中的NodeManager实例数量和ResourceManager内存大小的对应关系参考如下： 集群中的NodeMana
用程序结果备份到HDFS的路径，<brokers>指获取元数据的Kafka地址，<topic>指读取Kafka上的topic名称，<batchTime>指Streaming分批的处理间隔。 由于Spark Streaming Kafka的依赖包在客户端的存放路径与其他依赖包不同，
），结算完毕后进入新的计费周期。计费的起点以购买的MRS集群启动成功的时间点为准，终点以集群删除时间为准。 MRS集群从创建到启动需要一定时长，计费的起点是创建成功（即集群的状态由初始的“启动中”更新为“运行中”）的时间点，而非创建时间。您可以在现有集群列表的所在集群“创建时间”列查看集群创建成功的时间点。
Yarn与其他组件的关系 Yarn和Spark组件的关系 Spark的计算调度方式，可以通过Yarn的模式实现。Spark共享Yarn集群提供丰富的计算资源，将任务分布式的运行起来。Spark on Yarn分两种模式：Yarn Cluster和Yarn Client。 Yarn
选择“SDKs”，单击加号选择“JDK”。 在弹出的“Select Home Directory for JDK”窗口，选择对应的JDK目录，然后单击“OK”。 完成JDK选择后，单击“Apply”。 选择“Project”，在“SDK”的下拉菜单中选择在“SDKs”中添加的JDK，在“language
Manager，进入Yarn服务的原生页面，找到对应作业的Application，单击Application名称，进入到作业详情页面。 若作业尚未结束，可单击“Tracking URL”链接进入到Flink的原生页面，查看作业的运行信息。 若作业已运行结束，对于在session中提交的作业，可以单击“Tracking
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