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Loader支持如下数据导入方式： 从关系型数据库导入数据到HDFS/OBS。 从关系型数据库导入数据到HBase。 从关系型数据库导入数据到Phoenix表。 从关系型数据库导入数据到Hive表。 从SFTP服务器导入数据到HDFS/OBS。 从SFTP服务器导入数据到HBase。 从SFTP服务器导入数据到Phoenix表。
batch.delete.count 25 JobServer每一批老化数据的条数。 job.record.expire.count 500000 JobServer老化数据的条数。 job.record.expire.day 7 JobServer作业过期的时间。 logging.level
解决HBase异常问题 解决Hive Role绑定权限卡顿问题 MRS 2.1.0.5 修复问题列表： MRS大数据组件 impala支持ObsFileSystem功能 支持MRS Manager页面以及组件原生页面超时时间可配置 解决Hive绑定权限卡顿问题 解决数据连接失败问题
x及之后版本） 登录FusionInsight Manager。 选择“运维 > 备份恢复 > 备份管理 > 创建”。 图1 创建备份任务 设置“备份对象”为“OMS”或需要备份数据的集群。 在“任务名称”输入参数值。 在“备份类型”选择任务执行属性。 表1 备份类型说明 类型 参数 示例 说明
o1.maven.org/maven2/org/postgresql/postgresql/42.2.5/）。 MySQL：进入MySQL官网（https://www.mysql.com/），选择“Downloads > Community > MySQL Connectors >
val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
REGION>")) .build(); BatchDeleteJobsRequest request = new BatchDeleteJobsRequest(); request.withClusterId("{cluster_id}");
如需添加多个参数，请单击右侧增加。 例如作业需要通过AK/SK方式访问OBS，增加以下服务配置参数： fs.obs.access.key：访问OBS的密钥ID。 fs.obs.secret.key：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。
大数据量场景，Hive分批加载元数据，提升Hiveserver容错能力 Hive支持Redis缓存连接失败重试 支持OBSA客户端数据监控上报 支持OBS流控重试机制 pms性能优化 mrs-obs-provider的缓存过期优化 优化删除分区的逻辑 Yarn的refresh node速度优化 删除无效告警
不同外其他使用方法相同。由于Spark JDBCServer是Hive中的HiveServer2的另外一个实现，其使用方法，请参见Hive官网：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HiveServer2+Clients。
不同外其他使用方法相同。由于Spark JDBCServer是Hive中的HiveServer2的另外一个实现，其使用方法，请参见Hive官网：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HiveServer2+Clients。
其他参数根据实际需要进行配置。 为集群添加拥有OBS权限的委托。 创建具有访问OBS权限的ECS委托，详细操作请参考配置MRS集群通过IAM委托对接OBS中“创建具有访问OBS权限的ECS委托”部分。例如委托名称为“mrs_ecs_obs”。（如果已存在可用的OBS权限委托，则跳过该步骤） 在M
16/03/03 16:44:57 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:200 16/03/03 16:44:57 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job:
val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
一个模拟的Source SensorSource每秒钟产生一个数据点。 Flink使用IoTDBSink消费产生数据并写入IoTDB。 其中在Session对象的参数里，设置IoTDBServer所在的节点IP、端口、用户名和密码。 待连接的IoTDBServer所在的节点IP地址，可通过登录FusionInsight
一个模拟的Source SensorSource每秒钟产生一个数据点。 Flink使用IoTDBSink消费产生数据并写入IoTDB。 其中在Session对象的参数里，设置IoTDBServer所在的节点IP、端口、用户名和密码。 待连接的IoTDBServer所在的节点IP地址，可通过登录FusionInsight
val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
运行。 图1 Active Jobs 继续查看已经完成的Job，发现也只有两个，说明Spark Streaming都没有触发数据计算的任务（Spark Streaming默认有两个尝试运行的Job，就是图中两个） 图2 Completed Jobs 回答 经过定位发现，导致这个问题的原因是：Spark
参数含义 来源 产生告警的集群或系统名称。 服务名 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。 网口名 产生告警的网口名。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 业务延迟：主机网络读包错误率
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