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ALM-16051 连接到MetaStore的session数占最大允许数的百分比超过阈值 ALM-16052 MetaStore创建表时访问元数据库时延超过阈值 ALM-16053 Hive的HQL最近5分钟平均提交时间超过阈值 ALM-17003 Oozie服务不可用 ALM-17004
操作步骤 方案一： 针对jar包冲突的问题，可以确认是否不需使用三方工具的包，如果可以更改为集群相同版本的包，则修改引入的依赖版本。 建议用户尽量使用MRS集群自带的依赖包。 方案二： jar包版本修改演示 以MRS_2.1版本为例： 在pom.xml文件中添加“<propert
参考获取MRS应用开发样例工程，获取样例代码解压目录中的“src\storm-examples”目录下的“storm-examples”样例工程文件夹。 将准备MRS应用开发用户时得到的keytab文件“user.keytab”和“krb5.conf”文件及准备运行环境时获取的配置文件放到样例工程的“storm-e
操作步骤 方案一： 针对jar包冲突的问题，可以确认是否不需使用三方工具的包，如果可以更改为集群相同版本的包，则修改引入的依赖版本。 建议用户尽量使用MRS集群自带的依赖包。 方案二： jar包版本修改演示 以MRS_2.1版本为例： 在pom.xml文件中添加“<propert
conversionRatio：Int类型，将经纬度小数值转换为整型值 用户可以按照上述格式为处理程序添加自己的表属性，并在自定义实现类中访问它们。originLatitude，gridSize及conversionRatio是必选参数，其余属性在Carbon中都是可选的。可以使用“SPATIAL_INDEX
配置“节点类型”、“节点规格”、“节点数量”、“系统盘”，如开启“添加数据盘”后，还需要配置数据盘的存储类型、大小和数量。 单击“确定”。 弹性伸缩规则与资源计划叠加使用 登录MRS管理控制台。 选择“现有集群”，单击待操作的集群名称，进入集群详情页面。 选择“弹性伸缩”页签，进入配置弹性伸缩界面。 单击“新增弹
命周期。 华为提供开源镜像站，各服务样例工程依赖的Jar包通过华为开源镜像站下载，剩余所依赖的开源Jar包请直接从Maven中央库或者其他用户自定义的仓库地址下载，详情请参考配置华为开源镜像仓。 7-zip 用于解压“*.zip”和“*.rar”文件，支持7-Zip 16.04版本。
询分区中所有元素的approx_distinct()，即每个元素出现的近似次数，进而通过很小的开销去完成整个查询。 例如，只要计算每日每个用户浏览了多少次网页，就可以通过累加的方式，去计算每周、每年对应的数据，类似于通过汇总每日收入来计算每周收入。 可以将approx_distinct()与GROUPING
默认取值： 不涉及 role_deploy_meta Array of RoleDeployMeta objects 参数解释： 版本组件实例角色部署策略。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 表4 VersionComponent 参数 参数类型 描述 other
命周期。 华为提供开源镜像站，各服务样例工程依赖的Jar包通过华为开源镜像站下载，剩余所依赖的开源Jar包请直接从Maven中央库或者其他用户自定义的仓库地址下载，详情请参考配置华为开源镜像仓。 7-zip 用于解压“*.zip”和“*.rar”文件，支持7-Zip 16.04版本。
call(Tuple2<String, Integer> s) throws Exception { //取出女性用户的总停留时间，并判断是否大于2小时 if(s._2() > (2 * 60)) {
map的输入，key为原文件位置偏移量，value为原文件的一行字符数据。 * 其map的输入key，value为文件分割方法InputFormat提供，用户不设置，默认 * 使用TextInputFormat。 */ public void map(Object key, Text value
onMaster主要负责container的启停。 因而Driver和Executor的参数配置对spark应用的执行有着很大的影响意义。用户可通过如下操作对Spark集群性能做优化。 操作步骤 配置Driver内存。 Driver负责任务的调度，和Executor、AM之间的消
/monitor/stopDetail.log MonitorServer进程停止日志。 function.log 外部函数调用日志。 /flume/flume-用户名-日期-pid-gc.log Flume进程的GC日志。 /flume/Flume-audit.log Flume客户端的审计日志。 /flume/startAgent
reduceByKeyAndWindow(_ + _, _ - _, windowDuration) // 5.筛选连续上网时间超过阈值的用户，并获取结果 aggregateRecords.filter(_._2 > 0.9 * windowTime.toInt).print()
中恢复。这里主要介绍Yarn模式下的HA方案。 Flink支持HA模式和Job的异常恢复。这两项功能高度依赖ZooKeeper，在使用之前用户需要在“flink-conf.yaml”配置文件中配置ZooKeeper，配置ZooKeeper的参数如下： high-availability:
命令执行后查看各个分组的数据条数是否相差不大，如果相差超过2/3或1/2，则需要重新选择分桶字段。 2千万以内数据禁止使用动态分区。动态分区会自动创建分区，而小表用户关注不到，会创建出大量不使用的分区分桶。 创建表时，排序键key不能太多，一般建议3~5个；太多key会导致数据写入较慢，影响数据导入性能。
val zkRegisterServerHandler = new ZookeeperRegisterServerHandler //添加用户自定义算子产生数据 env.addSource(new UserSource) .keyBy(0).map(x=>x.content
val zkRegisterServerHandler = new ZookeeperRegisterServerHandler //添加用户自定义算子产生数据 env.addSource(new UserSource) .keyBy(0).map(x=>x.content
totalFileSize 分区下文件总大小 maxFileSize 最大文件大小 minFileSize 最小文件大小 lastAccessTime 最后访问时间 lastUpdateTime 最后更新时间 例子 curl -i -u : --negotiate http://10.64.35.
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