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to …… Beeline version 1.1.0 by Apache Hive （可选）通过beeline -help命令查看关于客户端显示的设置。如下： -u <database url> the JDBC URL to connect to
$OMS_RUN_PATH/workspace/ha/module/harm/plugin/script/tomcat start 在主OMS节点查看进程： ps -ef |grep tomcat | grep om-server 如果包含参数“-Dfastjson.parser.saf
登录MRS管理控制台，单击集群名称进入集群详情页面。 选择“组件管理 > Mapreduce”，进入Mapreduce服务“全部配置”页面，在左侧的导航列表中选择“Mapreduce > 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
用户组 > 添加用户组”。 创建一个空角色的用户组，例如，名称为“obs_hudi”，并将该用户组绑定给对应用户。 使用rangeradmin用户登录Ranger管理页面。 在首页中单击“EXTERNAL AUTHORIZATION”区域的组件插件名称“OBS”。 单击“Add New
在Ranger实例页面，勾选“UserSync”实例，选择“更多 > 重启实例”。 在Ranger服务“概览”页面，单击“RangerAdmin”，查看“Settings > Users/Groups/Roles”页面是否有ldap用户。 父主题： 使用Ranger（MRS 3.x）
告警级别 是否自动清除 45431 紧急 否 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称。 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。 对系统的影响 部分ClickHouseServer实例不可用。 可能原因 安装或扩容过程中，实例数或分配方式不能满足拓扑要求。
SparkSQL天然与Hive集成，无需考虑元数据问题。该条建议针对的是通过Spark Datasource API或者Flin写Hudi表的场景，通过这两种方式写Hudi时需要增加向Hive同步元数据的配置项；该配置的目的是将Hudi表的元数据统一托管到Hive元数据服务中，为后续的跨引擎操作数据以及数据管理提供便利。
RS集群，需要在删除组件或者集群后，手工将OBS上相关的业务数据进行删除。 删除MRS按需集群 登录MRS管理控制台。 在左侧导航栏中选择“现有集群”。 在需要删除的集群对应的“操作”列中，单击“删除”。如果确认删除，在弹出的“删除集群”窗口中输入“DELETE ”，单击“确定”。
FE（角色） > 自定义”，新增自定义参数“broker_timeout_ms”，默认值为10秒，需适当调大该参数值，如1000，并重启配置过期的FE实例。 父主题： Doris常见问题
ClickHouse的实例IP --port 9440 --secure MRS 3.2.0-LTS及之前版本：普通模式的用户为默认的default用户，或者使用ClickHouse社区开源能力添加管理用户。不能使用在FusionInsight Manager页面创建的用户。 MRS 3
tid}” 运行中的任务日志存储在以上路径中，运行结束后会基于YARN的配置是否汇聚到HDFS目录中，详情请参见Yarn常用配置参数。 日志归档规则： MapReduce的日志启动了自动压缩归档功能，缺省情况下，当日志大小超过50MB的时候，会自动压缩，压缩后的日志文件名规则为：
tid}” 运行中的任务日志存储在以上路径中，运行结束后会基于YARN的配置是否汇聚到HDFS目录中，详情请参见Yarn常用配置参数。 日志归档规则： MapReduce的日志启动了自动压缩归档功能，缺省情况下，当日志大小超过50MB的时候，会自动压缩，压缩后的日志文件名规则为：
--max_log_files 进程日志的最大文件个数。 10 - --max_log_size 进程的日志文件大小最大值，单位 MB。 200 - statestored.customized.configs Statestored进程的自定义配置项。 - - catalogd
ask节点的数量范围是5~8个，其他时间需要Task节点数量是2~4个。因此可以在资源计划的基础上，设置基于负载的弹性伸缩规则，以实现当数据量超出预期后，Task节点数量可以在资源计划规定的范围内根据负载情况进行浮动，但不会超出该规定范围。资源计划触发时，会以变化最小的方式使节点
如何开发Flume第三方插件 该操作指导用户进行第三方插件二次开发。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 将自主研发的代码打成jar包。 安装Flume服务端或者客户端，如安装目录为“/opt/flumeclient”。 建立插件目录布局。 进入“Flume客户端安装目录/f
source.checkpoint=s1,0:0,1:0 // 任务启动时，该source的恢复点(从0分区的0 offset，1分区的0 offset开始恢复) // 指定与source1表进行join的hudi表，如果该hudi表已经同步到hive，则不需要该配置，直接在sql中通过表名来使用
根据业务实际需要，在“用户组”添加的所有组中选择一个组作为用户创建目录和文件的主组。 下拉列表包含“用户组”中添加的全部组。 由于一个用户可以属于多个组（包括主组和附属组，主组只有一个，附属组可以有多个），设置用户的主组是为便于维护以及遵循hadoop社区的权限机制。此外用户的主组和其他组在权限控制方面，作用一致。
TopicCommand.main(TopicCommand.scala) 通过Manager查看Kafka服务是否处于正常状态。 检查客户端命令中ZooKeeper地址是否正确，访问ZooKeeper上所存放的Kafka信息，其路径（Znode）应该加上/kafka，发现配置中缺少/kafka：
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