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more 原因分析 业务量大导致连接HiveServer单个节点最大连接数超过了200，需要调大连接HiveServer实例的最大连接数。 解决办法 进入Hive服务配置页面： MRS 3.x之前版本，单击集群名称，登录集群详情页面，选择“组件管理 > Hive > 服务配置”，单
化对资源分配或业务逻辑进行更改时，手动扩缩容的场景需要用户登录集群节点进行操作。对于弹性伸缩场景，MRS支持通过自定义弹性伸缩自动化脚本来解决。自动化脚本可以在弹性伸缩前后执行相应操作，自动适应业务负载的变化，免去了人工操作。同时，自动化脚本给用户实现个性需求提供了途径，完全自定
--replication-factor 1 --partitions 2 --topic test --zookeeper 192.168.234.231:2181 解决办法 保证Kafka服务处于正常状态。 创建命令中ZooKeeper地址信息需要添加/kafka。 [root@10-10-144-2 client]#
这是性能规格的问题，MapReduce任务运行失败的根本原因是由于ApplicationMaster的内存溢出导致的，即物理内存溢出导致被NodeManager kill。 解决方案： 将ApplicationMaster的内存配置调大，在客户端“客户端安装路径/Yarn/config/mapred-site.xml”配置文件中优化如下参数：
Hive开源增强特性：支持HBase删除功能 由于底层存储系统的原因，Hive并不能支持对单条表数据进行删除操作，但在Hive on HBase功能中，MRS解决方案中的Hive提供了对HBase表的单条数据的删除功能，通过特定的语法，Hive可以将自己在HBase表中符合条件的一条或者多条数据清除。
name}”是操作系统用户名（即omm用户），客户端（kerberos用户，例如admin用户）不具备该目录的rwx权限。 上述问题可通过执行以下步骤解决： 在客户端将“hbase.fs.tmp.dir”参数设置为当前kerberos用户的目录（如“/user/admin/hbase-sta
properties文件均无变更的前提下，客户端安装目录/Oozie/oozie-client-*/examples目录一经上传HDFS，后续可重复使用，无需多次提交。 解决Spark和Yarn关于jetty的jar冲突。 hdfs dfs -rm -f /user/oozie/share/lib/spark/jetty-all-9
现有集群：包括除了“失败”和“已删除”状态以外的所有集群。 历史集群：仅包含“已删除”的集群，目前界面只显示6个月内创建且已删除的集群，若需要查看6个月以前删除的集群，请联系华为云支持人员。 失败任务管理：单击可查看“失败”状态的集群创建任务。 表1 集群列表参数 参数 参数说明 名称/ID 集群的名称，创建集群时
且长度为[1-64]个字符。 默认取值： 不涉及 uri 是 String 参数解释： 自定义自动化脚本的路径。设置为OBS桶的路径或虚拟机本地的路径。 OBS桶的路径：直接手动输入脚本路径。示例：s3a://XXX/scale.sh 虚拟机本地的路径：用户需要输入正确的脚本路径。脚本所在的路径必须以‘/’开头，以
--partitions=“新Partition数目” 新Partition数目建议配置为Kafka数据磁盘数量的倍数。 当前步骤修改可能不会很快解决当前告警，需要结合11中的数据保存时间逐渐均衡数据。 考虑是否需要扩容。 建议当前Kafka磁盘使用率超过80%时，则需要扩容。 是，执行20。
_Flume_ClientConfig/JDK/jdk-8u18/bin/java: No such file or directory 解决办法 适当调大堆内存（xmx）的值。 与正常启动Flume的节点进行文件和文件夹权限对比，更改错误文件或文件夹权限。 重新配置JAVA_HOME。
kerberos认证，Kerberos需要开放的端口有21730(TCP)、21731(TCP/UDP)、21732(TCP/UDP)。 解决方案 确保用户可以正常读取客户端节点相关路径下的user.keytab文件。 确保用户的user.principal与指定的keytab文件对应。
jmx地址配置错误。默认jmx地址为： cluster1.efak.jmx.uri=service:jmx:rmi:///jndi/rmi://%s/jmxrmi 解决办法： MRS内Kafka jmx名称为kafka，需要设置为： cluster1.efak.jmx.uri=service:jmx:rm
数据倾斜是经常存在的，因为有少量的Reduce任务分配到的数据量和其他Reduce差异过大，导致大部分Reduce都已完成任务，但少量Reduce任务还没完成的情况。 解决数据倾斜的问题，可通过设置“set hive.optimize.skewjoin=true”并调整“hive.skewjoin.key”的大小。“hive
channel又达到了过期时间，该channel就被终止了，AM端感知到channel被终止后认为driver失联，然后整个应用停止。 解决办法： 在Spark客户端的“spark-defaults.conf”文件中或通过set命令行进行设置。参数配置时要保证channel过期时间（spark
client connection. 回答 当网络不稳定时，会出现上述问题。当beeline出现timed-out异常时，Spark不会尝试重连。 解决措施： 用户需要通过重新启动spark-beeline进行重连。 父主题： SQL和DataFrame
数据倾斜是经常存在的，因为有少量的Reduce任务分配到的数据量和其他Reduce差异过大，导致大部分Reduce都已完成任务，但少量Reduce任务还没完成的情况。 解决数据倾斜的问题，可通过设置“set hive.optimize.skewjoin=true”并调整hive.skewjoin.key的大小。hive
spark-token-provider-kafka-0-10_2.12-3.1.1-hw-ei-311001-SNAPSHOT.jar 版本号中包含hw-ei的依赖包请从华为开源镜像站下载。 版本号中不包含hw-ei的依赖包都来自开源仓库，请从Maven中心仓获取。 运行任务 在运行样例程序时需要指定<checkpointDir>
timed out after [10000 milliseconds] 可能原因 Flink开启了SSL通信加密，却没有正确的配置SSL证书。 解决办法 针对MRS 2.x及之前版本，操作如下： 方法1： 关闭Flink SSL通信加密，修改客户端配置文件“conf/flink-conf
retrieve.table.partition.max、dbservice.database.max.connections等参数均未能解决。 怀疑是GaussDB的问题，因为增加字段会遍历每个分区执行getPartitionColumnStatistics和alterPartition。
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