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beeline不打印日志的问题 解决Yarn页面上active node数目不对问题 解决RM线程数过多导致RM页面打开慢问题 支持OBS监控 OBS包升级 解决hive-jdbc并发插入10条数据时部分数据未插入问题 解决hive偶现报kryo反序列化失败问题 解决Spark jobhistory内存泄漏问题
Timeout或者SocketTimeout Exception异常。 调优建议： 将ZooKeeper实例个数调整为5个及以上，可以通过设置peerType=observer来增加observer的数目。 通过控制单个任务并发的map数或减少每个节点下运行task的内存，降低节点负载。 升级ZooKeeper数据磁盘，如SSD等。
Hudi Hudi是一种数据湖的存储格式，在Hadoop文件系统之上提供了更新数据和删除数据的能力以及消费变化数据的能力。支持多种计算引擎，提供IUD接口，在HDFS的数据集上提供了插入更新和增量拉取的功能。 如需使用Hudi，请确保MRS集群内已安装Spark/Spark2x服务。
Timeout或者SocketTimeout Exception异常。 调优建议： 将ZooKeeper实例个数调整为5个及以上，可以通过设置peerType=observer来增加observer的数目。 通过控制单个任务并发的map数或减少每个节点下运行task的内存，降低节点负载。 升级ZooKeeper数据磁盘，如SSD等。
beeline不打印日志的问题 解决Yarn页面上active node数目不对问题 解决RM线程数过多导致RM页面打开慢问题 支持OBS监控 OBS包升级 解决hive-jdbc并发插入10条数据时部分数据未插入问题 解决hive偶现报kryo反序列化失败问题 解决Spark jobhistory内存泄漏问题
ation实例的数据权限界面进行授权操作。 RangerAdmin WebUI界面的OBS模块，禁止执行添加、删除权限非默认策略的操作，统一在LakeFormation实例的数据权限界面进行OBS路径授权操作。 MRS集群取消对接LakeFormation后，RangerAdmi
val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
jar”，即为Spark的样例程序。spark-examples_2.11-2.1.0.jar样例程序包含sparkPi程序。 上传数据至OBS。 登录OBS控制台。 单击“并行文件系统 > 创建并行文件系统”，创建一个名称为sparkpi的文件系统。 sparkpi仅为示例，文件系统名
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 Guardian TokenServer实例堆内存溢出可能导致业务无法正常访问OBS。 可能原因 该节点TokenServer实例堆内存使用率过大，或配置的堆内存不合理，导致使用率超过阈值。 处理步骤 检查堆内存使用率。 在FusionInsight
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
克隆作业时，参数包含非OBS路径可能会执行失败。 克隆作业时，逗号+空格的格式只能存在参数间，若存在参数中，克隆作业可能执行失败。 在原有参数后继续添加参数，逗号后需要有空格，否则作业可能执行失败。 克隆的作业返回参数不含有fs.obs.access.key、fs.obs.secret.key，若需要fs
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
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:
确保用户已授权访问作业执行时操作的HDFS/OBS目录、HBase表和数据。 获取外部数据源（SFTP服务器或关系型数据库）使用的用户和密码。 检查磁盘空间，确保没有出现告警且余量满足导入、导出数据的大小。 使用Loader从SFTP、FTP和HDFS/OBS导入数据时，确保外部数据源的输入
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。
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")
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。
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
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