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报class not found异常。 进入Spark客户端目录,调用bin/spark-submit脚本运行代码,运行命令分别如下(类名与文件名等请与实际代码保持一致,此处仅为示例): 运行Java或Scala样例代码: bin/spark-submit --master yarn
topic:订阅的NettySink的topic。 registerServerHandler:为注册服务器的句柄。 NettySource的并发度必须与NettySource的并发度相同,否则无法正常创建连接。 开发思路 1. 一个Job作为发布者Job,其余两个作为订阅者Job。 2. 发
在应用开发过程中,如需在本地Windows系统中调测应用程序,需要确保本地节点能与“hosts”文件中所列出的各主机在网络上互通。 如果当前节点与MRS集群所在网络平面不互通,可以通过绑定EIP的方式访问MRS集群,具体操作请参考配置Windows通过EIP访问普通模式集群Kafka。
参数值改回“false”)。 运行任务 进入Spark客户端目录,调用bin/spark-submit脚本运行代码,运行命令分别如下(类名与文件名等请与实际代码保持一致,此处仅为示例): 运行Java或Scala样例代码 bin/spark-submit --conf spark
间,增加集群负载。 日志归档是通过Hadoop Archives功能实现的,Hadoop Archives启动的并行归档任务数(Map数)与待归档的日志文件总大小有关。计算公式为:并行归档任务数=待归档的日志文件总大小/归档文件大小。 配置描述 进入Mapreduce服务参数“全
间,增加集群负载。 日志归档是通过Hadoop Archives功能实现的,Hadoop Archives启动的并行归档任务数(Map数)与待归档的日志文件总大小有关。计算公式为:并行归档任务数=待归档的日志文件总大小/归档文件大小。 配置描述 进入Mapreduce服务参数“全
false”表示不启用。 false yarn.resourcemanager.scheduler.monitor.policies 设置与scheduler配合的“SchedulingEditPolicy”的类的清单。 org.apache.hadoop.yarn.server
开发、停止、编辑、删除、查看作业详情和Checkpoint故障恢复等操作。 若要使用其他用户在节点上读取已提交的作业相关文件,需确保该用户与提交作业的用户具有相同的用户组和具有对应的FlinkServer应用管理权限角色,如参考创建FlinkServer权限角色勾选“应用查看”。
P地址。 以root用户登录主NameNode节点,用户密码为安装前用户自定义,请咨询系统管理员。 使用ping命令检查主NameNode与该JournalNode之间的网络状况,是否有超时或者网络不可达的情况。 ping JournalNode的业务IP地址 是,执行14。 否,执行15。
节点内存够用。如果节点可用内存小于“-Xmx”的值,则节点内存不够用。 是,修改“-XX:MaxDirectMemorySize”的配置值与“-Xmx”配置值相同。 否,适量调大“-XX:MaxDirectMemorySize”的大小,但取值不得超过节点可用内存。 保存配置,重启DataNode实例。
注意堆内存设置时,可以设置“-Xms” “-Xmx”近似相等,从而避免每次GC后调整堆的大小,从而引起性能下降。 同时,并且“-Xmx”与“XX:MaxPermSize”之和不得大于该节点服务器的实际物理内存值。 重启受影响的服务或实例,观察界面告警是否清除。 是,处理完毕。 否,执行6。
rce速度指标”,检查告警中的Source速度是否为0。 是,执行11。 否,执行步骤7。 检查Flume Source配置的IP所在节点与故障节点的网络状态。 本地打开用户自定义配置文件properties.properties,搜索配置文件中是否有“type = avro”关键字确认Flume
在应用开发过程中,如需在本地Windows系统中调测应用程序,需要确保本地节点能与“hosts”文件中所列出的各主机在网络上互通。 如果当前节点与MRS集群所在网络平面不互通,可以通过绑定EIP的方式访问MRS集群,具体操作请参考配置Windows通过EIP访问集群Kafka。 Win
coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Boolean = false) 当shuffle为true的时候,函数作用与repartition(numPartitions: Int)相同,会将数据通过Shuffle的方式重新分区;当shuffle为false的
echo "${files[*]}") 进入Spark客户端目录,调用bin/spark-submit脚本运行代码,运行命令分别如下(类名与文件名等请与实际代码保持一致,此处仅为示例): Spark Streaming读取Kafka 0-10 Write To Print代码样例
提交Storm拓扑失败,提示Failed to check principle for keytab 问题背景与现象 使用MRS流式安全集群,主要安装ZooKeeper、Storm、Kafka等。 定义拓扑访问HDFS、HBase等组件,使用客户端命令,提交Topology失败。
单击进入故障节点的Flume实例页面,查看指标“Sink速度指标”,检查其速度是否为0。 是,执行2.a。 否,处理完毕。 检查Flume Sink配置的IP所在节点与故障节点的网络状态。 确认Flume Sink是否是avro类型。 是,执行2.c。 否,执行3。 登录故障节点所在主机,执行以下命令切换root用户。
Manager界面,单击“审计”,在审计页面单击“高级搜索”,单击“操作类型”右侧的,选择“保存配置 > 确定”,再单击“搜索”。 查看搜索结果中“服务”列为与Hive、ZooKeeper相关的服务,检查近期修改的配置,表1为部分可能影响Hive连接ZooKeeper的配置。 表1 Hive连接ZooKeeper的相关配置
号/x_x_ClickHouseServer/etc cat metrika.xml 检查5中获取的ZooKeeper上的集群拓扑信息是否与6中组件配置目录下的metrika.xml是否一致。 是,如果确认告警还未恢复则执行9。 否,执行8。 在FusionInsight Manager首页,选择“集群
--host 上报告警的ClickHouseServer实例IP --user 用户名 --password --port 9000 查询是否有与告警表相关的正在执行的任务: 查询是否有执行中的sql任务: select * from system.processes where current_database='库名'