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在以上场景中，为使HMaster更早完成恢复任务，建议增加以下配置参数，否则Master将退出导致整个恢复进程被更大程度地延迟。 增加namespace表在线等待超时周期，保证Master有足够的时间协调RegionServer workers split任务，避免一次次重复相同的任务。 “hbase
MRS集群用户权限模型 视频介绍 基于角色的权限控制 MRS集群通过采用RBAC（role-based access control，基于角色的权限控制）方式对大数据系统进行权限管理，将系统中各组件零散的权限管理功能集中呈现和管理，对普通用户屏蔽掉了内部的权限管理细节，对管理员简
将“WordCount.jar”上传至“mrs-demo-data/program”目录下。 步骤3：创建并运行Flink作业 方式1：在控制台界面在线提交作业。 登录MRS管理控制台，单击MRS集群名称，进入集群详情页面。 在集群详情页的“概览”页签，单击“IAM用户同步”右侧的“同步”进行IAM用户同步。
景，为了保障与数据表的一致性，索引表TTL将自动继承数据表索引列和覆盖列的TTL，不支持手动指定。 索引在线变更 支持索引在线创建、删除和修改状态，不影响数据表读写。 索引在线修复 当查询命中的索引数据无效时，可以触发索引修复，保障最终查询结果正确。 索引工具 支持索引一致性检查
行选择组件列表及高级配置特性，自定义购买集群。 操作视频 本视频以自定义创建一个MRS 3.1.0版本集群为例，介绍如何在管理控制台创建MRS集群时进行软件配置、硬件配置、高级配置等。 因不同版本操作界面可能存在差异，相关视频供参考，具体以实际环境为准。 自定义购买MRS集群 进入购买MRS集群页面。
内容说明请参考表1，条目较多时，单击搜索框可根据关键字字段进行筛选。 表1 Audit信息 页签 内容描述 Access 当前MRS不支持在线查看组件资源的审计日志信息，可登录组件安装节点，进入“/var/log/Bigdata/audit”目录下查看各组件的审计日志。 Admin
example-group --command-config ../config/consumer.properties 确保当前consumer在线消费。 确保配置文件consumer.properties中的group.id与命令中--group的参数均配置为待查询的group。 K
替换） 将需要的线程ID转换为16进制格式： printf "%x\n" 30648 输出结果TID为77b8。 根据输出16进制TID，在线程堆栈中进行查找，发现在执行compaction操作。 对其它线程执行相同操作，发现均为compactions线程。 解决办法 属于正常现象。
example-group --command-config ../config/consumer.properties 确保当前consumer在线消费。 确保配置文件consumer.properties中的group.id与命令中--group的参数均配置为待查询的group。 K
Manager页面上进行Impala SQL作业管理。 Spark2x 升级到3.1.1版本。 ZooKeeper 升级到3.6.3版本。 管理控制台 支持补丁在线推送及更新。 支持包周期集群中的部分节点退订。 作业提交API新增支持FlinkSQL作业类型。 支持指定资源池的弹性伸缩能力。 Mast
stName”为故障告警的节点，“PartitionName”为故障磁盘的分区。 联系硬件工程师确认为磁盘硬件故障之后，将服务器上故障磁盘在线拔出。 拔出磁盘后系统会上报“ALM-12014 分区丢失”告警，参考ALM-12014 设备分区丢失（2.x及以前版本）进行处理，处理完成后，本告警即可自动消除。
签内容说明请参考表1，条目较多时，单击搜索框可根据关键字段进行筛选。 表1 Audit信息 页签 内容描述 Access 当前MRS不支持在线查看组件资源的审计日志信息，可登录组件安装节点，进入“/var/log/Bigdata/audit”目录下查看各组件的审计日志，日志中主要字段含义如下：
开启物化视图能力，提高查询的响应效率 配置HetuEngine物化视图改写能力 配置物化视图推荐能力 自动学习并推荐对业务最有价值的物化视图SQL，使在线查询效率获得倍数提升，同时有效降低系统负载压力 配置HetuEngine物化视图推荐能力 配置物化视图缓存能力 可将多次执行并改写后的SQ
从“定位信息”中获取“主机名”和“设备分区名”，其中“主机名”为故障告警的节点，“设备分区名”为故障磁盘的分区。 联系硬件工程师确认为磁盘硬件故障之后，将服务器上故障磁盘在线拔出。 拔出磁盘后系统会上报“ALM-12014 分区丢失”告警，参考ALM-12014 设备分区丢失进行处理，处理完成后，本告警即可自动消除。
成功，否则删除失败。 原因：创建UDF后，Spark服务端的JDBCServer未重启或者spark-sql未重新启动的场景，Spark所在线程的FunctionRegistry对象未保存新创建的UDF，那么删除UDF时就会出现错误。 解决方法：重启Spark服务端的JDBCSe
成功，否则删除失败。 原因：创建UDF后，Spark服务端的JDBCServer未重启或者spark-sql未重新启动的场景，Spark所在线程的FunctionRegistry对象未保存新创建的UDF，那么删除UDF时就会出现错误。 解决方法：重启Spark服务端的JDBCSe
*从Kafka的一个或多个主题消息。 * <checkPointDir>是Spark Streaming检查点目录。 * <brokers>是用于自举，制作人只会使用它来获取元数据 * <topics>是要消费的一个或多个kafka主题的列表 * <batchTime>是Spark S
从Kafka的一个或多个主题消息。 * <checkPointDir>是Spark Streaming检查点目录。 * <brokers>是用于自举，制作人只会使用它来获取元数据 * <topics>是要消费的一个或多个kafka主题的列表 * <batchTime>是Spark S
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