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务申请资源以重启任务。 Container Container是YARN中的资源抽象，封装了某个节点上的多维度资源，如内存、CPU、磁盘、网络等（目前仅封装内存和CPU），当AM向RM申请资源时，RM为AM返回的资源便是用Container表示。YARN会为每个任务分配一个Con
以root用户登录安装HDFS客户端的服务器，执行以下命令配置环境变量。 source HDFS客户端安装目录/bigdata_env 如果集群为安全模式，执行以下命令认证用户身份。 kinit hdfs 在HDFS客户端执行以下命令，检查HDFS根目录下全部目录和文件是否状态正常。 hdfs fsck / 检查fsck显示结果：
说明 默认值 影响分析 request.timeout.ms 指定发送消息请求的请求超时时间。单位：毫秒。 30000 请求超时时间，出现网络问题时，需调大此参数；配置过小，则容易出现Batch Expire异常。 表4 Consumer相关超时参数 配置名称 说明 默认值 影响分析
output.compress”和“mapreduce.map.output.compress.codec”项。当map的输出数据大，减少网络压力，使用压缩传输中间数据。 setPriority(JobPriority priority) 指定MapReduce作业的优先级，共有5个优先级别，VERY_HIGH
说明 默认值 影响分析 request.timeout.ms 指定发送消息请求的请求超时时间。单位：毫秒。 30000 请求超时时间，出现网络问题时，需调大此参数；配置过小，则容易出现Batch Expire异常。 表4 Consumer相关超时参数 配置名称 说明 默认值 影响分析
--organize=organize --common-name=commonname --email=管理员邮箱 --password=password 命令中如果携带认证密码信息可能存在安全风险，在执行命令前建议关闭系统的history命令记录功能，避免信息泄露。 例如，执行以下命令：sh ${OMS_RU
output.compress”和“mapreduce.map.output.compress.codec”项。当map的输出数据大，减少网络压力，使用压缩传输中间数据。 setPriority(JobPriority priority) 指定MapReduce作业的优先级，共有
output.compress”和“mapreduce.map.output.compress.codec”项。当map的输出数据大，减少网络压力，使用压缩传输中间数据。 setPriority(JobPriority priority) 指定MapReduce作业的优先级，共有
r/ActiveStandbyElectorLock。但是NameNode备节点通过客户端（ZKFC）与ZooKeeper建立连接时，由于网络问题、CPU使用率高、集群压力大等原因，出现了客户端（ZKFC）的session（0x144cb2b3e4b36ae4）与ZooKeepe
output.compress”和“mapreduce.map.output.compress.codec”项。当map的输出数据大，减少网络压力，使用压缩传输中间数据。 setPriority(JobPriority priority) 指定MapReduce作业的优先级，共有
以客户端安装用户登录安装Hive客户端的节点： cd 客户端安装目录 source bigdata_env kinit 组件业务用户（未开启Kerberos认证的集群请跳过该操作） 执行以下命令登录Hive客户端命令行： beeline 执行以下命令创建表test： create table test(id
client”。 cd /opt/client 执行以下命令，配置环境变量。 source bigdata_env 执行以下命令，进行用户认证（普通模式跳过此步骤）。 kinit 组件业务用户 执行以下命令，切换到Kafka客户端安装目录。 cd Kafka/kafka 使用“kafka-balancer
主机出现异常，会存在数据丢失风险； 对于数据写分布式表和数据写本地表相比，分布式表数据写入性能也会变慢，单批次分布式表写，写入节点的磁盘和网络IO会成为性能瓶颈点。 分布式表转发给各个shard成功与否，插入数据的客户端无法感知，转发失败的数据会不断重试转发，消耗CPU。 大批量数据导入要分时、分节点、扩容
output.compress”和“mapreduce.map.output.compress.codec”项。当map的输出数据大，减少网络压力，使用压缩传输中间数据。 setPriority(JobPriority priority) 指定MapReduce作业的优先级，共有
通过limit限制查询返回的数据量，节省计算资源、减少网络开销。 如果返回的数据量过大，客户端有可能出现内存溢出等服务异常。 对于前端使用ClickHouse的场景，如果要查询的数据量比较大，建议每次可适当地进行分页查询返回数据，以减少查询数据量对网络带宽和计算资源的占用。 【不做limit限制】
-- 关闭Archive操作 Spark离线完成Compaction计划的执行，以及Clean和Archive操作 在调度平台（可以使用华为的DataArts）运行一个定时调度的离线任务来让Spark完成Hudi表的Compaction计划执行以及Clean和Archive操作。
可靠的消息保证 支持At-Least Once、At-Most Once、Exactly Once的数据处理模式。 安全机制 提供基于Kerberos的认证以及可插拔的授权机制，提供支持SSL的Storm UI以及Log Viewer界面，同时支持与大数据平台其他组件（如ZooKeeper，HDFS等）进行安全集成。
client”。 cd /opt/client 执行以下命令，配置环境变量。 source bigdata_env 执行以下命令，进行用户认证（普通模式跳过此步骤）。 kinit 组件业务用户 执行以下命令，切换到Kafka客户端安装目录。 cd Kafka/kafka 使用“kafka-balancer
若<password>中包含特殊字符"$"，应使用如下方式，以防止被转义，“sh generate_keystore.sh 'password'”。命令中如果携带认证密码信息可能存在安全风险，在执行命令前建议关闭系统的history命令记录功能，避免信息泄露。 密码不允许包含“#”。 使用该generate_keystore
principal=hive/hadoop.hadoop.com;user.keytab=conf/hive.keytab"; 以上已经经过安全认证，所以Hive数据库的用户名和密码为null或者空。 如下： // 建立连接 connection = DriverManager.getConnection(url
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