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法自愈。 QAS磁盘使用率无监控数据。 Hive嵌套视图包含cast varchar(n)时，查询视图报错。 解决Spark问题： JDBCServer在session关闭超时的时候会出现session一直存在的情况。 spark.history.store.hybridStore
名称一样的znode的问题。 解决调用MRS的作业管理接口API，返回的Spark日志的url和实际不一致的问题。 解决Spark JDBCServer切换成多实例模式后shuffle数据会不断累积，导致磁盘被打满的问题。 解决Spark InsertOverwrite数据不一致问题。
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 JDBCServer2x进程堆内存使用率过高，会影响JDBCServer2x进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致JDBCServer2x进程不可用，Spark JDBC任务执行变慢或失败。 可能原因 该节点JDBCServer2x进程堆内存使用率过大
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 JDBCServer2x进程直接内存使用率过高，会影响JDBCServer2x进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致JDBCServer2x进程不可用，Spark JDBC任务执行变慢或失败。 可能原因 该节点JDBCServer2x进程直接内存使用率过
集群创建类 如何使用自定义安全组创建MRS集群？ 购买MRS集群时找不到HDFS、Yarn、MapReduce组件如何处理？ 购买MRS集群时，找不到ZooKeeper组件如何处理？ 购买MRS集群提交订单时报无效认证如何处理？
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 JDBCServer2x进程非堆内存使用率过高，会影响JDBCServer2x进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致JDBCServer2x进程不可用，Spark JDBC任务执行变慢或失败。 可能原因 该节点JDBCServer2x进程非堆内存使用率过
连上不同的JDBCServer，function不能正常使用 问题 场景一： 通过add jar的方式建立永久函数，当Beeline连上不同的JDBCServer或者JDBCServer重启后都需要重新add jar。 图1 场景一异常信息 场景二： show functions
健康检查时，误将JDBCServer Kill 问题 健康检查方案中，在并发执行的语句达到线程池上限后依然会导致健康检查命令无法执行，从而导致健康检查程序超时，然后把Spark JDBCServer进程Kill。 回答 当前JDBCServer中存在两个线程池HiveServer
客户端连接JDBCServer时，需要指定Namespace，即访问ZooKeeper哪个目录下的JDBCServer实例。在连接的时候，会从Namespace下随机选择一个实例连接，详细URL参见URL连接介绍。 客户端成功连接JDBCServer服务后，向JDBCServer服务发送SQL语句。
配置多并发客户端连接JDBCServer 操作场景 JDBCServer支持多用户多并发接入，但当并发任务数量较高的时候，默认的JDBCServer配置将无法支持，因此需要进行优化来支持该场景。 操作步骤 设置JDBCServer的公平调度策略。 Spark默认使用FIFO（First
使用Oozie客户端提交作业 Oozie客户端配置说明 使用Oozie客户端提交Hive任务 使用Oozie客户端提交Spark2x任务 使用Oozie客户端提交Loader任务 使用Oozie客户端提交DistCp任务 使用Oozie客户端提交其它任务 父主题： 使用Oozie
首先确认是否有该租户的JDBCServer存在，如果有，直接将Beeline连上真正的JDBCServer；如果没有，则以YARN-Cluster模式启动一个新的JDBCServer。JDBCServer启动成功后，ProxyServer会获取JDBCServer的地址，并将Beeline连上JDBCServer。
警，因此需要定时清理。 使用约束 本特性需要启动Spark JDBCServer服务，借助JDBCServer服务常驻进程的能力定期清理残留文件。 本特性需要同时配置修改Spark客户端参数、 Spark JDBCServer服务端参数。 支持清理目录： /user/用户/.sparkStaging/
技术支持 MRS服务是租户完全可控的半托管云服务，为用户提供一站式企业级大数据平台，用户可以在MRS集群上轻松运行Hadoop、Hive、Spark、HBase、Kafka、Flink等大数据组件，帮助企业快速构建海量数据信息处理系统，并通过对海量信息数据实时与非实时的分析挖掘，发现全新价值点和企业商机。
健康检查时，误将JDBCServer Kill 问题 健康检查方案中，在并发执行的语句达到线程池上限后依然会导致健康检查命令无法执行，从而导致健康检查程序超时，然后把Spark JDBCServer进程Kill。 回答 当前JDBCServer中存在两个线程池HiveServer
period 多租户模式下，JDBCServer代理检查JDBCServer健康状态周期。 60000 spark.thriftserver.proxy.healthcheck.recheckTimes 多租户模式下，JDBCServer代理检查JDBCServer健康状态失败后重试次数。
SQL作业，中文冒号被转换成英文冒号。 Spark SQL外表动态分区执行insert overwrite报错。 Spark JDBC产生空指针报错。 Spark JDBCServer任务并发长稳运行出现端口冲突，导致连接失败。 Spark Streaming写HBase换盘场景中，加入黑名单中的Executor会残留。
在执行查询语句时，返回结果有可能会很大（10万数量以上），此时很容易导致JDBCServer OOM（Out of Memory）。因此，提供数据汇聚功能特性，在基本不牺牲性能的情况下尽力避免OOM。 配置描述 提供两种不同的数据汇聚功能配置选项，两者在Spark JDBCServer服务端的tunning选项中进
period 多租户模式下，JDBCServer代理检查JDBCServer健康状态周期。 60000 spark.thriftserver.proxy.healthcheck.recheckTimes 多租户模式下，JDBCServer代理检查JDBCServer健康状态失败后重试次数。
在执行查询语句时，返回结果有可能会很大（10万数量以上），此时很容易导致JDBCServer OOM（Out of Memory）。因此，提供数据汇聚功能特性，在基本不牺牲性能的情况下尽力避免OOM。 配置描述 提供两种不同的数据汇聚功能配置选项，两者在Spark JDBCServer服务端的tunning选项中进
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