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val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 设置并发度 env.setParallelism(1) // 解析运行参数 val paraTool
RoleName 产生告警的角色名称。 HostName 产生告警的主机名。 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 ZooKeeper可用内存不足，可能会造成内存溢出导致服务崩溃。 可能原因 该节点ZooKeeper实例内存使用量过
partitions = XXX;命令调大“hive.exec.max.dynamic.partitions”参数值。 SparkSQL中需要设置“spark.hadoop.hive.exec.max.dynamic.partitions”参数。 父主题： 使用Hive
Hive > 配置 > 全部配置”。 选择“HiveServer（角色） > 自定义”，对参数文件“hive-site.xml”添加自定义参数，设置“名称”为“hive.allow.show.create.table.in.select.nogrant”，“值”为“true ”。 单击
UPSERT操作时，Hudi使用Avro兼容的parquet文件写入类进行写入，这个和Spark的写入方式是不兼容的。 解决方案： 执行BULK_INSERT时指定设置“hoodie.datasource.write.row.writer.enable = false”，使hoodie采用Avro兼容的parquet文件写入类进行写入。
自定义”。在自定义配置项中，给参数文件“core-site.xml”添加配置项“mapreduce.jobhistory.always-scan-user-dir”，设置值为“true”。 图1 新增自定义参数 保存配置，并重启Mapreduce服务。 父主题： MRS集群服务对接OBS示例
UPSERT操作时，Hudi使用Avro兼容的parquet文件写入类进行写入，这个和Spark的写入方式是不兼容的。 解决方案： 执行BULK_INSERT时指定设置“hoodie.datasource.write.row.writer.enable = false”，使hoodie采用Avro兼容的parquet文件写入类进行写入。
配置”，单击“全部配置”，搜索以下参数。 参数 说明 默认值 spark.history.store.path JobHistory缓存历史信息的本地目录，如果设置了此配置，则JobHistory会将历史应用数据缓存在本地磁盘而不是内存中。 ${BIGDATA_HOME}/tmp/spark2x_JobHistory
x版本不支持在管理控制台执行本章节操作，本章节仅适用于3.x之前的版本。 访问MRS Manager，详细操作请参见访问MRS集群Manager。 选择“系统设置 > 补丁管理”，进入补丁管理页面。 在“操作”列表中，单击“详情”。 在补丁详情界面，选中“Status”是“Isolated”的主机节点。
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。
Long 参数解释： 查询该时间之后提交的作业，UTC的毫秒时间戳。例如：1562032041362。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 submitted_time_end 否 Long 参数解释： 查询该时间之前提交的作业UTC的毫秒时间戳。例如：1562032041362。
hoodie.datasource.write.hive_style_partitioning 用于指定分区方式是否和hive保持一致，建议该值设置为true。 true hoodie.datasource.write.keygenerator.class 配合hoodie.datasource
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。 解决方法 使用omm用户登录Spark2x所在节点，执行如下命令：
UI中单击word-count应用，查看应用程序运行情况，如图1所示。 图1 Storm应用程序执行界面 Topology stats统计了最近各个不同时间段的算子之间发送数据的总数据量。 Spouts中统计了spout算子从启动到现在发送的消息总量。Bolts中统计了Count算子和split算子的发送消息总量，如图2所示。
UI中单击word-count应用，查看应用程序运行情况，如图1所示。 图1 Storm应用程序执行界面 Topology stats统计了最近各个不同时间段的算子之间发送数据的总数据量。 Spouts中统计了spout算子从启动到现在发送的消息总量。Bolts中统计了Count算子和split算子的发送消息总量，如图2所示。
ClickHouse基于分布式表的查询会转换成所有分片的本地表的操作，再汇总结果。实际使用中，join和global join的执行逻辑差别很大，建议使用global join做分布式表查询。 【场景说明】 查询的集群有N个分片（shard） A_all是分布式表，对应的本地表是A_local B_all
BDIR目录，切回Mapreduce引擎后默认不读取目录下的文件，所以没有读取到HIVE_UNION_SUBDIR目录下的数据。 此时可以设置参数set mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.recursive=true，开启union优化，决定是否读取目录下的数据。
这种情况是由于磁盘存在IO错误，处理方法如下： 方法一：登录FusionInsight Manager页面，检查Manager界面上是否磁盘IO异常的告警，如果有，可参考对应的告警帮助文档，通过更换硬盘恢复。 方法二：登录FusionInsight Manager页面，重启ClickHouse实例，恢复磁盘状态。
这种情况是由于磁盘存在IO错误，处理方法如下： 方法一：登录FusionInsight Manager页面，检查Manager界面上是否磁盘IO异常的告警，如果有，可参考对应的告警帮助文档，通过更换硬盘恢复。 方法二：登录FusionInsight Manager页面，重启ClickHouse实例，恢复磁盘状态。
如何处理HetuEngine数据源丢失问题 问题 登录客户端查看HSConsole界面对接的数据源，数据源丢失。 回答 数据源丢失可能原因是DBservice主备倒换或数据库连接数使用率超过阈值造成。 用户可以登录FusionInsight Manager页面查看告警信息。 根据
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