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联系硬件工程师将故障磁盘在线拔出。 以root用户登录发生告警的“主机名”节点，检查“/etc/fstab”文件中是否包含“挂载目录名”的行，用户密码为安装前用户自定义，请咨询系统管理员。 是，执行6。 否，执行7。
图解MapReduce服务
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。
这样极大简化了维护人员的工作，更换故障硬盘可以在线完成；同时用户可以设置热备盘，从而极大缩减了故障硬盘的修复时间，有利于提高系统的可靠性。 节点磁盘LVM配置 MRS支持将多个磁盘配置成LVM（Logic Volume Management），多个磁盘规划成一个逻辑卷组。
从零开始使用Spark SQL Spark提供类似SQL的Spark SQL语言操作结构化数据，本章节提供从零开始使用Spark SQL，创建一个名称为src_data的表，然后在src_data表中每行写入一条数据，最后将数据存储在“mrs_20160907”集群中。再使用SQL
spark-beeline查询Hive视图报错 用户问题 MRS 3.1.2版本，spark-beeline查询Hive视图报错，报错如下： 根据提示set spark.sql.hive.manageFilesourcePartitions=false后，查不到数据（但是实际在Hive
查看HetuEngine物化视图自动化任务 本章节指导用户在HSConsole页面查看HetuEngine自动化任务的任务状态和任务执行结果等信息。用户可定期查看任务执行情况，帮助评估集群运行健康状况。 查看HetuEngine物化视图自动化任务步骤 使用用于访问HetuEngine
配置HetuEngine物化视图的有效期与数据刷新能力 物化视图的有效期 创建物化视图的“mv_validity”字段为物化视图的有效期，HetuEngine只会使用有效期内的物化视图进行自动改写。 物化视图的数据刷新 如果需要数据定期更新，需要定时刷新物化视图，可以使用如下两种方式实现
ALM-16003 Background线程使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Background线程使用率情况，默认阈值为90%。如果Hive使用的background线程池使用率超过阈值，则发出告警。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 16003 重要
使用ZooKeeper客户端 Zookeeper是一个开源的，高可靠的，分布式一致性协调服务。Zookeeper设计目标是用来解决那些复杂，易出错的分布式系统难以保证数据一致性的。不必开发专门的协同应用，十分适合高可用服务保持数据一致性。 背景信息 在使用客户端前，除主管理节点以外的客户端
ALM-19013 region处在RIT状态的时长超过阈值 告警解释 系统按300秒周期性检测HBase上的region处在RIT状态的数量。当检测到处在RIT状态的region时长超过阈值时长（连续两次超过阈值），上报该告警。当处在超时状态的region都恢复后，告警恢复。 告警属性
创建FlinkServer集群连接 通过集群连接配置访问不同的集群。 创建FlinkServer集群连接步骤 访问Flink WebUI，请参考访问FlinkServer WebUI界面。 选择“系统管理 > 集群连接管理”，进入集群连接管理页面。 单击“创建集群连接”，在弹出的页面中参考表
配置Hive单表动态视图的访问控制权限 操作场景 MRS安全模式下Hive可以创建一个视图并控制用户访问权限，支持授权给不同的用户访问，又可以限定不同用户只能访问的不同数据。 在视图中，Hive可以通过获取当前客户端提交任务的用户的内置函数“current_user()”来进行过滤
配置Hive单表动态视图的访问控制权限 操作场景 MRS中安全模式下Hive可以创建一个视图并控制用户访问权限，支持授权给不同的用户访问，又可以限定不同用户只能访问的不同数据。 在视图中，Hive可以通过获取当前客户端提交任务的用户的内置函数“current_user()”来进行过滤
Hive元数据使用RDS时创建视图表中文乱码 用户问题 MRS 3.1.0版本集群，Hive元数据配置为RDS数据库中存储。创建视图时，使用case when语句中文显示乱码。 例如建表语句如下： 查看视图内容中，中文乱码： 原因分析 该问题是由于元数据表相关字段编码不是UTF 8
配置列统计值直方图Histogram用以增强CBO准确度 配置场景 Spark优化sql的执行，一般的优化规则都是启发式的优化规则，启发式的优化规则，仅仅根据逻辑计划本身的特点给出优化，没有考虑数据本身的特点，也就是未考虑算子本身的执行代价。Spark在2.2中引入了基于代价的优化规则
配置列统计值直方图Histogram用以增强CBO准确度 配置场景 Spark优化sql的执行，一般的优化规则都是启发式的优化规则，启发式的优化规则，仅仅根据逻辑计划本身的特点给出优化，没有考虑数据本身的特点，也就是未考虑算子本身的执行代价。Spark在2.2中引入了基于代价的优化规则
compaction.schedule.enabled 否 true 是否阶段性生成压缩plan，即使关闭在线压缩的情况下也建议开启 compaction.tasks 否 10 压缩Hudi表task并行度 index.state.ttl 否 7D 索引保存的时间，默认为7天（单位
HBase操作请求次数指标中的多级图表统计如何理解？ 问： HBase操作请求次数指标中的多级图表统计如何理解？ 答： 以“RegionServer级别操作请求次数”监控项为例： 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > HBase > 资源”，在该界面即可查看
MRS集群管理员可根据需要动态修改配置参数以实现在线集群管理。 Capacity Scheduler中每个队列可以限制资源使用量。队列间的资源分配以使用量作为排列依据，使得容量小的队列有竞争优势。
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