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Impala应用开发简介 Impala直接对存储在HDFS，HBase 或对象存储服务（OBS）中的Hadoop数据提供快速，交互式SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外，Impala还使用与Apache Hive相同的元数据，SQL语法（Hive SQL），ODBC驱动程序
是通过事件传递实现的。事件有SparkListenerJobStart、SparkListenerJobEnd等，记录了每个重要的过程。 每个事件在发生后都会保存到一个队列中，Driver在创建SparkContext对象时，会启动一个线程循环的从该队列中依次拿出一个事件，然后发
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.rpc.io
Impala应用开发简介 Impala简介 Impala直接对存储在HDFS，HBase 或对象存储服务（OBS）中的Hadoop数据提供快速，交互式SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外，Impala还使用与Apache Hive相同的元数据，SQL语法（Hive SQL）
打开浏览器，输入：http://ClickHouse客户端节点IP:8080/clickhouse/executeQuery，查看浏览器返回信息： ClickHouse springboot client runs normally. Linux环境下执行运行方式： 登录ClickHouse客户端节点，执行如下命令
/flume/flume-用户名-日期-pid-gc.log Flume进程的GC日志。 /flume/Flume-audit.log Flume客户端的审计日志。 /flume/startAgent.out Flume启动前的进程参数日志。 日志级别 Flume提供了如表2所示的日志级别。
对接OBS场景中，spark-beeline登录后指定loaction到OBS建表失败 问题 对接OBS ECS/BMS集群，spark-beeline登录后，指定location到OBS建表报错失败。 图1 错误信息 回答 HDFS上ssl.jceks文件权限不足，导致建表失败。
添加Oracle数据源 添加GBase数据源 使用跨源协同分析流程 参考快速使用HetuEngine访问Hive数据源登录HetuEngine客户端。 注册Hive、HBase、GaussDB A等数据源。 hetuengine> show catalogs; Catalog ----------
对于单独配置数据保存时间的Topic，修改Kafka服务配置页面上配置的数据保存时间不生效。 如果需要对某个Topic单独配置的话，可以使用Kafka客户端命令行，来单独配置该Topic。 例如：kafka-topics.sh --zookeeper “ZooKeeper地址:2181/kafka”
k.apache.org/docs/latest/quick-start.html。 常用命令 Shell命令执行方法： 进入Spark客户端目录。 初始化环境变量。 source /opt/client/bigdata_env 如果当前集群已启用Kerberos认证，执行以下命
独立的机器上。在任何一个时间点，只有一个NameNode处于Active状态，另一个处于Standby状态。Active节点负责处理所有客户端操作，Standby节点时刻保持与Active节点同步的状态以便在必要时进行快速主备切换。 为保持Active和Standby节点的数据一
时延敏感型业务，可能会导致大量的业务读写请求超时。 可能原因 RegionServer GC时间过长。 HDFS RPC响应时间过长。 客户端请求不合理（大请求、高并发）。 处理步骤 在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 > 告警”，查看“告警I
同时在NameNode中生成一个文件对象，对应DataNode中每个文件、目录和Block。 NameNode文件对象需要占用一定的内存，消耗内存大小随文件对象的生成而线性递增。DataNode实际保存的文件和目录越多，NameNode文件对象总量增加，需要消耗更多的内存，使集群
同时在NameNode中生成一个文件对象，对应DataNode中每个文件、目录和Block。 NameNode文件对象需要占用一定的内存，消耗内存大小随文件对象的生成而线性递增。DataNode实际保存的文件和目录越多，NameNode文件对象总量增加，需要消耗更多的内存，使集群
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.rpc.io
serviceDiscoveryMode=hsbroker 说明： XXX：驱动名，请以实际样例代码中的内容为准。 catalog、schema分别是JDBC客户端要连接的catalog和schema名称。 HSBroker_IP:HSBroker_Port是HSBroker的URL，多个URL以逗号隔开。例如：“192
run(ThreadPoolExecutor.java:617) at java.lang.Thread.run(Thread.java:745) 使用客户端hdfs命令查看，如下文件不存在。 hdfs://hacluster/kylin/kylin_metadata/coprocessor/kylin-coprocessor-1
手动创建ClickHouse侧的本地表和分布式表， 本地表使用ReplicatedReplacingMergeTree引擎，详细操作请参见ClickHouse客户端使用实践章节。 操作步骤 使用cdluser用户登录FusionInsight Manager（首次登录需要修改密码），选择“集群 > 服务
KafkaTopic监控”，搜索发生告警的Topic，查看副本数量。 如果副本数量值大于3，则考虑减少该Topic的复制因子（减少为3）。 在FusionInsight客户端执行以下命令对Kafka Topic的副本进行重新规划： kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper
登录MRS集群详情页面，选择“告警管理”。 在告警列表中单击该告警，从“告警详情”的“定位信息”处获得“HostName”。 登录主集群HBase客户端所在节点。执行以下命令切换用户： sudo su - root su - omm 执行status 'replication', 'sou
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