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为若干独立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下：
Impala样例程序指导 功能简介 本小节介绍了如何使用样例程序完成分析任务。本章节以使用JDBC接口提交数据分析任务为例。 样例代码 使用Impala JDBC接口提交数据分析任务，参考样例程序中的JDBCExample.java。 修改以下变量为false，标识连接集群的认证模式为普通模式。
分析Impala数据 功能简介 本小节介绍了如何使用样例程序完成分析任务。本章节以使用JDBC接口提交数据分析任务为例。 样例代码 使用Impala JDBC接口提交数据分析任务，参考样例程序中的JDBCExample.java。 修改以下变量为false，标识连接集群的认证模式为普通模式。
Impala样例程序指导 功能简介 本小节介绍了如何使用样例程序完成分析任务。本章节以使用JDBC接口提交数据分析任务为例。 样例代码 使用Impala JDBC接口提交数据分析任务，参考样例程序中的JDBCExample.java。 修改以下变量为false，标识连接集群的认证模式为普通模式。
该章节仅适用于MRS 3.1.2版本。 回答 Hive不支持对同一张表或同一个分区进行并发数据插入，这样会导致多个任务操作同一个数据临时目录，一个任务将另一个任务的数据移走，导致任务数据异常。解决方法是修改业务逻辑，单线程插入数据到同一张表或同一个分区。 父主题： Hive常见问题
return code 2 from ... 这个报错return code2说明是在执行mapreduce任务期间报错导致任务失败。 原因分析 进入Yarn原生页面查看MapReduce任务的日志看到报错是无法识别到压缩方式导致错误，看文件后缀是gzip压缩，堆栈却报出是zlib方式。
实时OLAP场景化方案 数据源：业务系统产生的数据，可以是离线的文件数据，关系型数据库数据，或者实时采集的流式数据等。 大数据平台：实时OLAP的核心数据处理平台，包含离线数据加工、实时数据加工、实时OLAP等模块。 实时消息管道：用于接收实时流式数据，作为实时数据接入的统一管道，对应大数据组件MRS-Kafka。
secs的值（建议相等或略大，如果超出太多会影响任务重分配的效率）。 nimbus.task.launch.secs：nimbus在超过该参数配置的时间内没有收到拓扑的task发的心跳时，会将该拓扑重新分配（分配给别的supervisor），同时会刷新zk中的任务信息，supervisor读到zk中的任务信息并且与自
Flume日志采集概述 Flume是一个分布式、可靠和高可用的海量日志聚合的系统。它能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集、聚合、移动，最后存储到一个中心化数据存储系统中。支持在系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。同时，提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。
submit）时，如果使用kinit命令进行安全认证，当执行长时间运行任务时，会因为认证过期导致任务失败。 在客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中设置如下参数，配置完成后，重新执行Spark CLI即可。 当参数值为“true”时，需要保证“spark-defaults.conf”和“hive-site
业务模型配置指导 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 本任务旨在提供Flume常用模块的性能差异，用于指导用户进行合理的Flume业务配置，避免出现前端Source和后端Sink性能不匹配进而导致整体业务性能不达标的场景。 本任务只针对于单通道的场景进行比较说明。 Flume业务配置
磁盘类型为专属分布式存储的集群不允许克隆。 克隆时仅可以修改为更高集群版本，无法克隆创建历史版本集群。 在组件服务配置修改的参数和创建集群时选择的自定义软件配置的参数不会克隆到新集群。 资源池维度的弹性伸缩策略不支持克隆。 克隆集群时克隆作业： 未通过console平台或调用v2新
通过Yarn WebUI查看队列信息时提示“ERROR 500”错误 问题背景与现象 在Yarn使用Capacity调度器时，单击Yarn WebUI页面的队列名称时，系统上报“ERROR 500”的错误。 HTTP ERROR 500 javax.servlet.ServletException:
tor日志页面。 不修改配置项查看日志处理步骤 查看运行完成任务日志 在Spark2x原生页面最上方有一个按钮，可以查看汇聚后任务日志：AggregatedLogs 图2 AggregatedLogs 查看运行中的任务日志 在Spark2x原生页面，通过“Jobs > Stage
从而造成RM主备倒换。 在多任务情况下，RM需要保存多个任务的鉴权信息，并通过心跳传递给各个NM（NodeManager），即心跳Response。心跳Response的生命周期短，默认值为1s，一般可以在JVM minor GC时被回收，但在多任务的情况下，集群规模较大，比如5
安全集群使用HiBench工具运行sparkbench获取不到realm 问题 运行HiBench6的sparkbench任务，如Wordcount，任务执行失败。 “bench.log”中显示Yarn任务执行失败。 登录Yarn WebUI，查看对应application的失败信息，显示如下： Exception
从而造成RM主备倒换。 在多任务情况下，RM需要保存多个任务的鉴权信息，并通过心跳传递给各个NM（NodeManager），即心跳Response。心跳Response的生命周期短，默认值为1s，一般可以在JVM minor GC时被回收，但在多任务的情况下，集群规模较大，比如5
Flume日志采集概述 Flume是一个分布式、可靠和高可用的海量日志聚合的系统。它能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集、聚合、移动，最后存储到一个中心化数据存储系统中。支持在系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。同时，提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。
Presto应用开发简介 Presto简介 Presto是一种开源、分布式SQL查询引擎，用于对千兆字节至PB级大小的数据源进行交互式分析查询。 Presto主要特点如下： 多数据源：Presto可以支持Mysql，Hive，JMX等多种Connector。 支持SQL：Presto完全支持ANSI
下网络拓扑规划应满足以下要求： 为了提高通信速率，希望不同主机之间的通信能够尽量发生在同一个机架之内，而不是跨机架。 为了提高容错能力，分布式服务的进程或数据需要尽可能存在多个机架的不同主机上。 Hadoop使用一种类似于文件目录结构的方式来表示主机。 由于HDFS不能自动判断集
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