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Spark Streaming任务一直阻塞 问题 运行一个Spark Streaming任务,确认有数据输入后,发现没有任何处理的结果。打开Web界面查看Spark Job执行情况,发现如下图所示:有两个Job一直在等待运行,但一直无法成功运行。 图1 Active Jobs 继
使用BulkLoad工具查询HBase表的行统计数 操作场景 HBase BulkLoad工具支持根据rowkey的命名规则、rowkey的范围、字段名以及字段值统计符合条件的行数。 操作步骤 直接执行如下命令统计满足如下条件的行数。rowkey在从“row_start”到“ro
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DBServer实例一直处于Restoring状态 问题背景与现象 DBServer实例状态一直是Restoring状态,重启之后仍然不恢复。 原因分析 DBService组件会对“${BIGDATA_HOME}/MRS_XXX/install/dbservice/ha/modu
history命令记录功能,避免信息泄露。 配置运行环境网络 用于程序调测或运行的节点,需要与MRS集群内节点网络互通,同时配置hosts域名信息。 场景一:配置本地Windows开发环境与MRS集群节点内网络互通。 登录FusionInsight Manager,在“主页”右上
配置BulkloadTool工具支持解析自定义分隔符 操作场景 Phoenix提供了批量数据导入工具CsvBulkloadTool,相关特性介绍请参见https://phoenix.apache.org/bulk_dataload.html,在此特性基础上,支持导入自定义分隔符文
配置过滤掉分区表中路径不存在的分区 配置场景 当读取Hive分区表时,如果指定的分区路径在HDFS上不存在,则执行select查询时会报FileNotFoundException异常。此时可以通过配置“spark.sql.hive.verifyPartitionPath”参数来过
配置多主实例与多租户模式切换 配置场景 在使用集群中,如果需要在多主实例模式与多租户模式之间切换,则还需要进行如下参数的设置。 多租户切换成多主实例模式 修改Spark2x服务的以下参数: spark.thriftserver.proxy.enabled=false spark.scheduler
升级MRS集群Master节点规格 随着用户业务的增长,Core节点的扩容,CPU使用率变高,而Master节点规格已经不满足用户需求时,则需要升级Master节点规格。本章节介绍Master节点规格升级的操作流程。 升级MRS集群Master节点规格前提条件 确认是否开启了主机安全服务(Host
确认本地环境网络正常。 打开浏览器访问:华为提供开源镜像站(网址为https://mirrors.huaweicloud.com/),查看网站是否能正常访问。如果访问异常,请先开通本地网络。 确认当前开发工具是否开启代理。下载jar包前需要确保开发工具代理关闭。 比如以2020.2版本的IntelliJ
配置多主实例与多租户模式切换 配置场景 在使用集群中,如果需要在多主实例模式与多租户模式之间切换,则还需要进行如下参数的设置。 多租户切换成多主实例模式 修改Spark2x服务的以下参数: spark.thriftserver.proxy.enabled=false spark.scheduler
配置流式读取Spark Driver执行结果 配置场景 在执行查询语句时,返回结果有可能会很大(10万数量以上),此时很容易导致JDBCServer OOM(Out of Memory)。因此,提供数据汇聚功能特性,在基本不牺牲性能的情况下尽力避免OOM。 配置描述 提供两种不同
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。
MySQL连接参数 参数名 说明 取值样例 名称 输入便于记忆和区分的连接名称。 mysqllink 数据库服务器 MySQL数据库的IP地址或域名。 192.168.1.110 端口 MySQL数据库的端口。 3306 数据库名称 MySQL数据库的名称。 sqoop 用户名 拥有M
Consumer消费数据失败,Consumer一直处于等待状态 问题现象 使用MRS服务安装集群,主要安装ZooKeeper、Kafka。 在使用Consumer从Kafka消费数据时,发现客户端一直处于等待状态。 可能原因 Kafka服务异常。 客户端Consumer侧采用非安全访问,服务端配置禁止访问。
HDFS基本原理 HDFS是Hadoop的分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写,多次读”的特征,而数据“写”操作是顺序写,也就是在文件创建时的写入或者在现有文件
CREATE DATABASE创建数据库 本章节主要介绍ClickHouse创建数据库的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] database_name [ON CLUSTER ClickHouse集群名] ON CLUSTER
Kerberos principal name for service=ClientService is hbase/hadoop.<系统域名>@<系统域名> default4021ff4a-9339-4151-a4d0-00f20807e76d column=cf:pCol
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service.name" -> "kafka", "kerberos.domain.name" -> "hadoop.<系统域名>" ); val locationStrategy = LocationStrategies.PreferConsistent