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“选择客户端类型”选择“仅配置文件”，选择平台类型，单击“确定”开始生成客户端配置文件，文件生成后默认保存在主管理节点“/tmp/FusionInsight-Client/”。 登录Manager的主管理节点。 以root用户登录任意部署Manager的节点。
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。
集群管理 支持补丁在线推送及更新。
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。
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、索引修复、索引创建/删除/修改状态、索引数据重建等功能。
方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。
在线生成SDK代码 API Explorer能根据需要动态生成SDK代码功能，降低您使用SDK的难度，推荐使用。 您可以在API Explorer中具体API页面的“代码示例”页签查看对应编程语言类型的SDK代码，如图1所示。
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。 Master主机规格升级功能支持多Master节点集群。 Bootstrap脚本支持以root用户身份执行。
x86平台上参数值设置为：{客户端安装目录}/Spark/spark/native/libch.so,{客户端安装目录}/JDK/jdk1.8.0_372/jre/lib/amd64/libjsig.so arm平台上参数值设置为：{客户端安装目录}/Spark/spark/native
状态码 状态码 描述 200 版本元数据详情。（该样例省略了部分内容，详细返回请调用接口查看） 错误码 请参见错误码。 父主题： 版本元数据查询
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。 参考信息 无。 父主题： MRS集群告警处理参考
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： result：策略校验结果，0表示拒绝，1表示允许。
方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。
“选择客户端类型”选择“仅配置文件”，选择平台类型，单击“确定”开始生成客户端配置文件，文件生成后默认保存在主管理节点“/tmp/FusionInsight-Client/”。 登录Manager的主管理节点。 以root用户登录任意部署Manager的节点。
查看与配置MRS告警事件 查看MRS集群事件 查看MRS集群告警 配置MRS集群告警阈值 配置MRS集群告警屏蔽状态 配置MRS集群对接SNMP网管平台上报告警 配置MRS集群对接Syslog服务器上报告警 配置定时备份告警与审计信息 开启MRS集群维护模式停止上报告警 配置MRS
开源Kylin 3.x与MRS 1.9.3对接时存在Jetty兼容性问题如何处理？ MRS导出数据到OBS加密桶失败如何处理？ MRS服务如何对接云日志服务？ MRS集群的节点如何安装主机安全服务？ 如何通过happybase连接到MRS服务的HBase？
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。 告警清除 此告警修复后，系统会自动清除此告警，无需手工清除。
配置安全登录 安全认证主要采用代码认证方式，支持Oracle JAVA平台和IBM JAVA平台。
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。
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。
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