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提升HBase BulkLoad工具批量加载效率 操作场景 HBase BulkLoad批量加载功能采用了MapReduce jobs直接生成符合HBase内部数据格式的文件，然后把生成的StoreFiles文件加载到正在运行的集群。使用批量加载相比直接使用HBase的API会节约更多的CPU和网络资源。
产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 对系统的影响 当Guardian服务不可用时，业务无法正常访问OBS。 可能原因 Guardian服务所依赖内部服务HDFS故障。 TokenServer角色实例异常。 处理步骤 检查HDFS服务状态。 在FusionInsight
WebUI查看应用程序运行情况。 Spark主要有两个Web页面。 Spark UI页面，用于展示正在执行的应用的运行情况。 页面主要包括了Jobs、Stages、Storage、Environment和Executors五个部分。Streaming应用会多一个Streaming标签页。
如需添加多个参数，请单击右侧增加。 例如增加以下服务配置参数： fs.obs.access.key：通过AK/SK方式访问OBS时访问OBS的密钥ID。 fs.obs.secret.key：通过AK/SK方式访问OBS时访问OBS与密钥ID对应的密钥。 hive.execution.eng
2.1.0.8 发布时间 2020-08-04 解决的问题 MRS 2.1.0.8 修复问题列表： MRS Manager 解决委托访问OBS，ECS接口限流问题 MRS Manager支持多人登录 支持全链路监控 MRS大数据组件 carbon2.0升级 解决HBASE-18484问题
单击弹性公网IP后边的“添加安全组规则”，如图3所示。 图3 集群详情 进入“添加安全组规则”页面，添加需要开放权限用户访问公网的IP地址段并勾选“我确认这里设置的授权对象是可信任的公网访问IP范围，禁止使用0.0.0.0/0,否则会有安全风险。”如图4所示。 图4 添加安全组规则 默认填充的是用户访问公网的
15:39:00", "duration" : "2 s", "runningJobs" : [ ], "successedJobs" : [ 0 ], "failedJobs" : [ ] } ], "sqls" : [ { "id" : 0
15:39:00", "duration" : "2 s", "runningJobs" : [ ], "successedJobs" : [ 0 ], "failedJobs" : [ ] } ], "sqls" : [ { "id" : 0
用方案。若出现集群使用问题请联系运维人员支撑处理。 配置示例：参照方案一中示例，配置策略为“允许”，目的地址为通信安全授权地址、NTP、OBS、Openstack及DNS地址的出方向规则。 父主题： 管理MRS集群
如需添加多个参数，请单击右侧的“添加”按钮。 例如增加以下服务配置参数： fs.obs.access.key：通过AK/SK方式访问OBS时访问OBS的密钥ID。 fs.obs.secret.key：通过AK/SK方式访问OBS时访问OBS与密钥ID对应的密钥。 - 命令参考 用于展示提交作业时提交到后台执行的命令。
件夹： /user/developuser/myjobs/apps/spark2x/lib /user/developuser/myjobs/apps/spark2x/hbase /user/developuser/myjobs/apps/spark2x/hive 将表格中的文件上传到对应目录，请参考表2。
件夹： /user/developuser/myjobs/apps/spark2x/lib /user/developuser/myjobs/apps/spark2x/hbase /user/developuser/myjobs/apps/spark2x/hive 将表格中的文件上传到对应目录，请参考表2。
查看Pipeline结果 结果在flink的“taskmanager.out”文件中。用户可以进入Yarn的WebUI页面，选择“Jobs > Running Jobs”查看提交的作业如图3。选择“Task Managers ”可以看到有两个任务如图4。分别单击任意Task，选择“Stdo
支持从SFTP/FTP服务器导入数据到HDFS/OBS 支持从SFTP/FTP服务器导入数据到HBase表 支持从SFTP/FTP服务器导入数据到Phoenix表 支持从SFTP/FTP服务器导入数据到Hive表 支持从HDFS/OBS导出数据到SFTP服务器 支持从HBase表导出数据到SFTP服务器
/user/developuser/myjobs/apps/spark2x/lib hdfs dfs -mkdir -p /user/developuser/myjobs/apps/spark2x/hbase hdfs dfs -mkdir -p /user/developuser/myjobs/apps/spark2x/hive
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。
"2016/11/08 15:39:00", "duration" : "2 s", "runningJobs" : [ ], "successedJobs" : [ 0 ], "failedJobs" : [ ] } ], "sqls" : [ { "id" : 0, "status" :
network.max: 20g 基于序列化性能尽量使用POJO和Avro等简单的数据类型 使用API编写Flink程序时需要考虑Java对象的序列化，大多数情况下Flink都可以高效的处理序列化。SQL中无需考虑，SQL中数据都为ROW类型，都采用了Flink内置的序列化器，能很高效的进行序列化。
/user/developuser/myjobs/apps/spark2x/lib hdfs dfs -mkdir -p /user/developuser/myjobs/apps/spark2x/hbase hdfs dfs -mkdir -p /user/developuser/myjobs/apps/spark2x/hive
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