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集群的用户密码过期或遗忘后，也可使用管理员登录Manager初始化该用户的密码。 登录FusionInsight Manager。 选择“系统 > 权限 > 用户”。 在要初始化密码用户所在行，选择“更多 > 初始化密码”。在弹出窗口中输入当前登录的管理员用户密码确认身份，单击“
参数名称 参数含义 ServiceName 产生告警的服务名称。 RoleName 产生告警的角色名称。 HostName 产生告警的主机名。 对系统的影响 无。 可能原因 提交的YARN作业程序有问题，例如： spark提交任务参数错误导致。 处理步骤 查看运行失败的作业日志，找到作业
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： 大规模并行计算 适用于大型数据集 高容错性和高可靠性
Miranda,32 Karlie,23 Candice,27 在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -mkdir /data（hdfs dfs命令有同样的作用），创建对应目录。 在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -put data /data，上传数据文件。
表1 obs-connector数据源连接属性 参数 说明 桶名 保存源数据的OBS文件系统。 源目录或文件 源数据实际存储的形态，可能是文件系统包含一个目录中的全部数据文件，或者是文件系统包含的单个数据文件。 文件格式 Loader支持OBS中存储数据的文件格式，默认支持以下两种：
执行HQL语句 在“Database”右侧下拉列表选择一个Hive中的数据库，默认数据库为“default”。 系统将自动显示数据库中的所有表。可以输入表名关键字，系统会自动搜索包含此关键字的全部表。 单击指定的表名，可以显示表中所有的列。 光标移动到表或列所在的行，单击 可以查看详细信息。
请保持网络畅通，请勿随意拔插网线，避免因网络问题导致升级失败。 集群中各组件服务正常、各实例正常、无故障、无退服的实例。 安装补丁过程中对现行系统的影响 升级过程中会重启OMS，会导致MRS Manager页面无法访问，预计持续3-5分钟。 升级过程中会影响弹性伸缩以及MRS Man
cd/opt/hadoopclient kinit<用于认证的业务用户> 在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -mkdir /tmp/input（hdfs dfs命令有同样的作用），创建对应目录。 在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -putlog1.txt
useKeyTab=true keyTab="/opt/test/conf/user.keytab" principal="flume_hdfs@<系统域名>" useTicketCache=false storeKey=true debug=true; }; 其中keyTab和prin
请保持网络畅通，请勿随意拔插网线，避免因网络问题导致升级失败。 集群中各组件服务正常、各实例正常、无故障、无退服的实例。 安装补丁过程中对现行系统的影响 安装补丁过程中会重启OMS，会导致MRS Manager页面无法访问，预计持续10-20分钟。 安装补丁过程中会影响弹性伸缩以及MRS
逻辑是：rollback savepoint -> delete savepoint -> rollback下一个savepoint。 系统响应 可在客户端中查看查询结果。 父主题： Hudi CALL COMMAND语法说明
table1', op => 'run', timestamp => 'xxx'); 注意事项 compaction操作仅支持MOR表。 系统响应 可在客户端中查看查询结果。 父主题： Hudi CALL COMMAND语法说明
useKeyTab=true keyTab="/opt/test/conf/user.keytab" principal="flume_hdfs@<系统域名>" useTicketCache=false storeKey=true debug=true; }; 其中keyTab和prin
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： 大规模并行计算 适用于大型数据集 高容错性和高可靠性
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： 大规模并行计算 适用于大型数据集 高容错性和高可靠性
SEGMENTS命令显示segment状态，查看是否成功删除。 调用DELETE SEGMENT命令时，物理上而言，Segment并没有从文件系统中被删除。使用命令SHOW SEGMENTS查看Segment信息，可看见被删除的Segment的状态被标识为"Marked for Delete"。但使用SELECT
作业状态快速筛选作业。 表1 作业列表参数 参数 参数说明 作业名称/ID 作业的名称，新增作业时配置。 ID是作业的唯一标识，作业新增后系统自动赋值。 用户名称 提交作业的用户名称。 作业类型 作业类型。 说明： 在MRS集群“文件管理”页面进行文件的导入导出操作后，您可以在“
SEGMENTS命令显示segment状态，查看是否成功删除。 调用DELETE SEGMENT命令时，物理上而言，Segment并没有从文件系统中被删除。使用命令SHOW SEGMENTS查看Segment信息，可看见被删除的Segment的状态被标识为"Marked for Delete"。但使用SELECT
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： 大规模并行计算 适用于大型数据集 高容错性和高可靠性
管理员可以根据以下指导，在Manager修改参数以启用集群间拷贝功能，启用之后即可创建将数据备份至远端HDFS（RemoteHDFS）的备份任务。 对系统的影响 启用集群间复制功能需要重启Yarn，服务重启期间无法访问。 前提条件 复制数据的集群的HDFS的参数“hadoop.rpc.pro
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