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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。 对系统的影响 Impalad不能执行sql或执行sql超时，会影响到数据的读写。 可能原因 该Impalad服务维护的查询数量过多。 处理步骤 登录FusionInsight Manager，然后选择“集群 >
删除权限 delete(d) 删除当前的znode 读权限 read(r) 获取当前znode的数据，可以列出当前znode所有的子znodes 写权限 write(w) 向当前znode写数据，写入子znode 管理权限 admin(a) 设置当前znode的权限 对系统的影响 修改
的“../src/mapreduce-example-security/conf”路径下。 已参考规划MapReduce统计样例程序数据将待处理数据上传至HDFS。 运行统计样例程序 确保样例工程依赖的所有jar包已正常获取。 在IntelliJ IDEA开发环境中，打开样例工程中“LocalRunner
VVVV from_base64url(string) → varbinary 使用URL安全字符，将base64编码的string解码为二进制数据。 select from_base64url('helloworld'); -- 85 e9 65 a3 0a 2b 95 to_hex(binary)
Client：第三方ZooKeeper使用该配置进行访问连接，具体连接认证配置由第三方ZooKeeper版本决定。 [7] password：密码明文存储存在安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 父主题： 配置HBase应用安全认证
系统会根据配置的日志大小自动清理日志，如果需要保存更多的信息请设置一个较大的数值。为确保日志文件的完整性，建议根据实际业务量大小，在日志文件基于规则清理前，手动将日志文件备份存储至其他文件夹中。 个别服务不支持通过界面修改日志级别。 单击“保存”，在“保存配置”单击“确定”。 验证日志级别设置已生效，请下载日志并查看。
'obs://XXXXXXXXXXXXXXXXXX/', --指定Hudi表的存储路径。 'table.type' = 'MERGE_ON_READ',
存的文件和目录越多，NameNode文件对象总量增加，需要消耗更多的内存，使集群现有硬件可能会难以满足业务需求，且导致集群难以扩展。 规划存储大量文件的HDFS系统容量，就是规划NameNode的容量规格和DataNode的容量规格，并根据容量设置参数。 容量规格 以下相关参数可
<Kafka集群IP:21007> --topic <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
<Kafka集群IP:21007> --topic <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
”参数。将“-Xmx”的值根据实际情况调大，并单击“保存”，单击“确定”。 出现此告警时，说明当前Loader实例设置的堆内存无法满足当前数据传输所需的堆内存，建议参考ALM-23004 Loader堆内存使用率超过阈值的处理措施4进行处理。 重启受影响的服务或实例，观察界面告警是否清除。
可能会导致集群短暂的不可用。 可能原因 相关进程发生crash。 处理步骤 以下解析查看core文件堆栈信息的操作有可能会涉及到用户的敏感数据，开发或运维人员必须在获得用户授权的情况下才能进行操作。 告警所产生的core文件系统默认保留72小时，文件保存超时或者大小超过设定值后会
Flume服务端端口。 对系统的影响 产生告警的Flume Client无法与Flume Server端进行通信，Flume Client端的数据无法传输到Flume Server端。 可能原因 Flume Client端与Flume Server端网络故障。 Flume Client端进程故障。
partitions命令查看Hudi表的分区格式，然后写正确的正则表达式来匹配分区。 value和units要搭配使用，value给定的是整数值，units是数值的单位，表示数据要保留的时长。 更新TTL策略： call ttl_policy_save(table => "[table]", path => "[path]"
有Kafka组件的集群配置跨集群互信，并将flinkuser用户加入“kafkaadmin”用户组。 当用户需要运行向Kafka生产并消费数据程序（Scala和Java语言）样例程序时，需要加入“kafkaadmin”用户组。 在MRS Manager界面选择“系统设置 > 用户
le不要绑定超过1000个用户或用户组，否则会导致查看Ranger权限信息缓慢。 Ranger界面不支持对用户、角色、用户组删除，防止出现数据不一致现象。 调整Ranger用户类型 登录Ranger管理页面。 调整Ranger用户类型须使用Admin类型的用户（例如admin）进
setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root");设置了用户为root，请确保场景说明中上传的数据的用户为root，或者在代码中将root修改为上传数据的用户名。 在IntelliJ IDEA开发环境中，选中“MultiComponentLocalRunner.j
持重载。 当前只支持以下数据类型： boolean、byte、short、int、long、float、double Boolean、Byte、Short、Int、Long、Float、Double List、Map 目前暂不支持除以上类型外的更复杂数据类型的UDF、UDAF和UDTF。
默认取值： 不涉及 cluster_id 是 String 参数解释： 集群ID。如果指定集群ID，则获取该集群做过补丁更新的最新版本元数据。获取方法，请参见获取集群ID。 约束限制： 不涉及 取值范围： 只能由英文字母、数字以及“_”和“-”组成，且长度为[1-64]个字符。
setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root");设置了用户为root，请确保场景说明中上传的数据的用户为root，或者在代码中将root修改为上传数据的用户名。 在IntelliJ IDEA开发环境中，选中“MultiComponentLocalRunner.j
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