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使用Flink Web页面查看Flink应用程序运行情况 Flink Web页面主要包括了Overview、Running Jobs、Completed Jobs、Task Managers、Job Manager和Logout等部分。
false spark.serializer 用于串行化将通过网络发送或需要缓存的对象的类以序列化形式展现。
false spark.serializer 用于串行化将通过网络发送或需要缓存的对象的类以序列化形式展现。
图3 Jobs 图4 Stage 图5 Task 参考信息 通过单击stdout或者stderr进入日志页面以后只会展示stdout或者stderr的日志，如果需要查看完整日志，可以通过将url里面的stdout或者stderr去掉，然后就可以直接访问这个executor的所有日志
2.0.1.1补丁说明 补丁基本信息 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS 2.0.1.1 发布时间 2019-09-30 解决的问题 MRS Manager 解决反复扩缩容导致MRS Master节点executor内存溢出问题 MRS大数据组件 MRS Presto新增Presto支持OBSFileSystem
当task数多时driver端相应的一些对象就变大了，而且每个task完成时executor和driver都要通信，这就会导致由于内存不足，进程之间通信断连等问题。 当把Driver的内存设置到4g时，应用成功跑完。
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。
[3]依次初始化conf对象。 [4]进行登录认证。
在“hbase.coprocessor.master.classes”配置项中增加值“org.apache.hadoop.hbase.filestream.coprocessor.FileStreamMasterObserver”。
config.addResource("hive-site.xml"); // 添加HBase配置文件 Configuration conf = HBaseConfiguration.create(config); // 实例化作业对象
当前仅支持转储到OBS中。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 id String 参数解释： SQL的执行id。
$1.apply(ZkNodeChangeNotificationListener.scala:118) at kafka.common.ZkNodeChangeNotificationListener$$anonfun$purgeObsoleteNotifications$1.apply
Upgrade Observation Period (Days) 进入升级观察期的时间（天）。 对系统的影响 升级观察期禁止对用户、实例、角色、服务、主机、资源池等执行添加或删除等影响管理拓扑结构的操作。 可能原因 系统升级之后超过一定时间（默认为10天）未做升级提交。
config.addResource("hive-site.xml"); // 添加HBase配置文件 Configuration conf = HBaseConfiguration.create(config); // 实例化作业对象
安装补丁 安装补丁 将从OBS路径中下载的补丁（MRS_3.1.0_TROS_Tools_patch_20240430.tar.gz）工具放至主OMS节点的“/home/omm”目录下。 执行如下命令下载补丁，如果已存在，可跳过此步骤。
OBS存储开启本地缓存 OBS数据存储场景可根据业务需求配置本地缓存，提升读取速率，配置单盘100GB本地缓存示例：—data_cache=/srv/BigData/data1/impala:100GB HDFS存储开启短路读 HDFS存储场景下可开启短路读，提升读取速率，具体请参考
对于globStatus，分别匹配每个路径组件的glob模式，而对于其他的，直接匹配glob模式。
MRS Manager 解决RM执行refreshNodes超时导致的偶现扩容失败问题 MRS 2.0.1.1 修复问题列表： MRS Manager 解决反复扩缩容导致MRS Master节点executor内存溢出问题 MRS大数据组件 MRS Presto新增Presto支持OBSFileSystem
节点标签管理 标签是集群/节点的标识，为集群/节点添加标签，可以方便用户识别和管理拥有的集群/节点资源。MRS服务通过与标签管理服务（TMS）关联，可以让拥有大量云资源的用户，通过给云资源打标签，快速查找具有同一标签属性的云资源，进行统一检视、修改、删除等管理操作，方便用户对大数据集群及其他相关云资源的统一管理
使用Spark JobHistory2x页面访问：https://IP:port/api/v1/<appid>/jobs/。
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