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ats); free(buffer); 断开HDFS文件系统连接。 hdfsDisconnect(fs); 准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/opt/client”目录。 Linux中编译并运行程序 进入Linux客户端目录，运行如下命令导入公共环境变量： cd/opt/client
ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(batchSize.toLong)) //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir)
上region的个数，即2000），则调整方案为（实际规格 / 默认规格）* 默认时间。 在服务端的“hbase-site.xml”文件中配置splitlog参数，如表1所示。 表1 splitlog参数说明 参数 描述 默认值 hbase.splitlog.manager.timeout
ats); free(buffer); 断开HDFS文件系统连接。 hdfsDisconnect(fs); 准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/opt/client”目录。 Linux中编译并运行程序 进入Linux客户端目录，运行如下命令导入公共环境变量： cd/opt/client
上region的个数，即2000），则调整方案为（实际规格 / 默认规格）* 默认时间。 在服务端的“hbase-site.xml”文件中配置splitlog参数，如表1所示。 表1 splitlog参数说明 参数 描述 默认值 hbase.splitlog.manager.timeout
Manager引入了多租户的概念，集群拥有的CPU、内存和磁盘等资源，可以整合规划为一个集合体，这个集合体就是租户。多个不同的租户统称多租户。 多租户功能支持层级式的租户模型，支持动态的添加和删除租户，实现资源的隔离，可以对租户的计算资源和存储资源进行动态配置和管理。 计算资源指租户Yarn任务队列
com时，则此处应填写hive/hadoop.abc.com@ABC.COM。 确保可以正常的认证连接HiveServer。 在客户端执行以下命令 source 客户端安装目录/bigdata_env kinit username 然后再使用客户端执行beeline，确保可以正常运行。 父主题： 使用Hive
hdfsFileFreeReadStatistics(stats); 断开HDFS文件系统连接。 hdfsDisconnect(fs); 准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/opt/client”目录。 Linux中编译并运行程序 进入Linux客户端目录，运行如下命令导入公共环境变量： cd/opt/client
hdfsFileFreeReadStatistics(stats); 断开HDFS文件系统连接。 hdfsDisconnect(fs); 准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/tmp/client”目录。 Linux中编译并运行程序 进入Linux客户端目录，运行如下命令导入公共环境变量： cd/opt/client
是，执行3.d。 否，执行4。 使用告警出现日期之前的备份包进行LdapServer恢复和OMS恢复。 必须使用同一时间点的OMS和LdapServer备份数据进行恢复，否则可能造成业务和操作失败。当业务正常时需要恢复数据，建议手动备份最新管理数据后，再执行恢复数据操作，否则会
ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(batchSize.toLong)) //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir)
export HIVE_OPTS=-Xmx1024M（具体数值请根据业务调整），并重新执行source 客户端目录/bigdata_env配置环境变量。 父主题： 使用Hive
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置相关配置，并开启checkpoint功能 env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置相关配置，并开启checkpoint功能 env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置相关配置，并开启checkpoint功能 env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs
企业只有了解组织中哪些方面产生了成本，才能正确地控制和优化成本。成本中心支持使用“成本分析”的汇总和过滤机制可视化企业的原始成本和摊销成本，从而通过各种角度、范围分析成本和用量的趋势及驱动因素。 企业还可以通过成本中心的“成本监控”，及时发现计划外费用，做到成本的可监控、可分析和可追溯。 详细介绍请参见通
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置相关配置，并开启checkpoint功能 env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs
main()'”运行应用工程。 在HDFS任务运行过程中禁止重启HDFS服务，否则可能会导致任务失败。 在运行Colocation工程时，HDFS的配置项fs.defaultFS不能配置为viewfs://ClusterX。 查看调测结果 查看运行结果获取应用运行情况 HdfsExample Windows样例程序运行结果如下所示。
2 -H --all /dev/sda ... 依次尝试不同磁盘类型和槽位信息的命令组合，如果执行结果中显示“SMART support is: Enabled”，表示磁盘支持smart，记录命令执行成功时磁盘类型和槽位信息组合参数；如果尝试完以上所有的命令组合，执行结果都未显示“SMART
否，执行8。 查看NameNode和DataNode之间的网络情况。 以root用户登录管理页面上存在且处于故障状态DataNode的业务平面IP节点，用户密码为安装前用户自定义，请咨询系统管理员，执行ping NameNode的IP地址命令以检查DataNode和NameNode之间的网络是否异常。
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