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GC时间 > JDBCServer2x的总GC时间”修改阈值。当JDBCServer2x进程GC时间小于或等于阈值时，告警恢复。 MRS 3.3.0-LTS及之后的版本中，Spark2x服务改名为Spark，服务包含的角色名也有差异，例如JDBCServer2x变更为JDBCServer
客户端成功连接ProxyServer服务，ProxyServer服务首先确认是否有该租户的JDBCServer存在，如果有，直接将Beeline连上真正的JDBCServer；如果没有，则以YARN-Cluster模式启动一个新的JDBCServer。JDBCServer启动成功后，Pro
连上不同的JDBCServer，function不能正常使用 问题 场景一： 通过add jar的方式建立永久函数，当Beeline连上不同的JDBCServer或者JDBCServer重启后都需要重新add jar。 图1 场景一异常信息 场景二： show functions
通过连接zookeeper上的对应znode获取到当前主JDBCServer的IP和PORT，然后使用pyhive连接到这个JDBCServer，从而实现在JDBCServer-ha模式下，出现主备倒换后不需要修改代码依旧就能直接访问新的主JDBCServer服务。 该功能仅支持普通集群（未开启Kerberos认证的集群）使用。
Spark2x多主实例 背景介绍 基于社区已有的JDBCServer基础上，采用多主实例模式实现了其高可用性方案。集群中支持同时共存多个JDBCServer服务，通过客户端可以随机连接其中的任意一个服务进行业务操作。即使集群中一个或多个JDBCServer服务停止工作，也不影响用户通过同一个客户
问ZooKeeper哪个目录下的JDBCServer实例。在连接的时候，会从Namespace下随机选择一个实例连接。 客户端成功连接JDBCServer服务后，向JDBCServer服务发送SQL语句。 JDBCServer服务执行客户端发送的SQL语句后，将结果返回给客户端。
需要定时清理。 使用约束 本特性需要启动Spark JDBCServer服务，借助JDBCServer服务常驻进程的能力定期清理残留文件。 本特性需要同时配置修改Spark客户端参数、 Spark JDBCServer服务端参数。 支持清理目录： /user/用户/.sparkStaging/
配置场景 多租户模式是将JDBCServer和租户绑定，每一个租户对应一个或多个JDBCServer，一个JDBCServer只给一个租户提供服务。不同的租户可以配置不同的Yarn队列，从而达到资源隔离。 配置描述 登录Manager，选择“集群 > 服务 > Spark2x >
配置Spark多租户模式 配置场景 多租户模式是将JDBCServer和租户绑定，每一个租户对应一个或多个JDBCServer，一个JDBCServer只给一个租户提供服务。不同的租户可以配置不同的Yarn队列，从而达到资源隔离。 Yarn资源不足情况下，不建议开启多租户模式。 配置描述
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 提供两种不同的数据汇聚功能配置选项，两者在Spark JDBCServer服务端的tunning选项中进行设置，设置完后需要重启JDBCServer。
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 提供两种不同的数据汇聚功能配置选项，两者在Spark JDBCServer服务端的tunning选项中进行设置，设置完后需要重启JDBCServer。
FetchFailed 问题 使用JDBCServer模式执行100T的TPCDS测试套，出现Timeout waiting for task异常导致Shuffle FetchFailed，Stage一直重试，任务无法正常完成。 回答 JDBCServer方式使用了ShuffleS
原因：创建UDF后，Spark服务端的JDBCServer未重启或者spark-sql未重新启动的场景，Spark所在线程的FunctionRegistry对象未保存新创建的UDF，那么删除UDF时就会出现错误。 解决方法：重启Spark服务端的JDBCServer和spark-sql，再删除此类UDF。
原因：创建UDF后，Spark服务端的JDBCServer未重启或者spark-sql未重新启动的场景，Spark所在线程的FunctionRegistry对象未保存新创建的UDF，那么删除UDF时就会出现错误。 解决方法：重启Spark服务端的JDBCServer和spark-sql，再删除此类UDF。
FetchFailed 问题 使用JDBCServer模式执行100T的TPCDS测试套，出现Timeout waiting for task异常导致Shuffle FetchFailed，Stage一直重试，任务无法正常完成。 回答 JDBCServer方式使用了ShuffleS
在Beeline/JDBCServer模式下连续运行10T的TPCDS测试套会出现内存不足的现象 问题 在Driver内存配置为10G时，Beeline/JDBCServer模式下连续运行10T的TPCDS测试套，会出现因为Driver内存不足导致SQL语句执行失败的现象。 回答
在Beeline/JDBCServer模式下连续运行10T的TPCDS测试套会出现内存不足的现象 问题 在Driver内存配置为10G时，Beeline/JDBCServer模式下连续运行10T的TPCDS测试套，会出现因为Driver内存不足导致SQL语句执行失败的现象。 回答
spark.deploy.zookeeper.url”来代替。 在网络拥塞的情况下，您还可以设置客户端与JDBCServer连接的超时时间，可以避免客户端由于无限等待服务端的返回而产生异常。使用方式如下： 在执行“DriverManager.getConnection”方法获取J
spark.deploy.zookeeper.url”来代替。 在网络拥塞的情况下，您还可以设置客户端与JDBCServer连接的超时时间，可以避免客户端由于无限等待服务端的返回而挂起。使用方式如下： 在执行“DriverManager.getConnection”方法获取JDB
spark.deploy.zookeeper.url”来代替。 在网络拥塞的情况下，您还可以设置客户端与JDBCServer连接的超时时间，可以避免客户端由于无限等待服务端的返回而产生异常。使用方式如下： 在执行“DriverManager.getConnection”方法获取J
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