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以上命令将提交一个作业，并将该作业的初始状态置为savepointPath指定的状态。 runArgs是指用户应用中自定义的参数，每个用户自定义的参数形式、名称都不一样。 允许不恢复某个算子的状态 $ bin/flink run -s savepointPath -n [runArgs] 默认情况
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管理MRS租户资源 管理MRS租户资源目录 管理MRS租户资源池 清除MRS租户队列配置 重装Yarn服务后手动恢复MRS租户数据 删除MRS租户 Superior调度器模式下管理MRS全局用户策略 Capacity调度器模式下清除租户非关联队列 父主题： 管理MRS集群租户
ardinality_max_dictionary_size参数控制，默认8192）。 示例 CREATE TABLE test_codecs ON CLUSTER default_cluster ( `a` String, `a_low_card` LowCardinality(String)
HBase应用开发常用概念 过滤器 过滤器提供了非常强大的特性来帮助用户提高HBase处理表中数据的效率。用户不仅可以使用HBase中预定义好的过滤器，而且可以实现自定义的过滤器。 协处理器 允许用户执行region级的操作，并且可以使用与RDBMS中触发器类似的功能。 keytab文件
HBase应用开发常用概念 过滤器 过滤器用于帮助用户提高HBase处理表中数据的效率。用户不仅可以使用HBase中预定义好的过滤器，而且可以实现自定义的过滤器。 协处理器 允许用户执行region级的操作，并且可以使用与RDBMS中触发器类似的功能。 Client 客户端直接面向用户，可通过Java
S服务全部配置页面，搜索对应参数查看。 NameNode容量规格 在NameNode中，每个文件对象对应DataNode中的一个文件、目录或Block。 一个文件至少占用一个Block，默认每个Block大小为“134217728”即128MB，对应参数为“dfs.blocksi
ClickHouse提供了如表3所示的日志级别。 运行日志的级别优先级从高到低分别是error、warning、trace、information、debug，程序会打印高于或等于所设置级别的日志，设置的日志等级越高，打印出来的日志就越少。 表3 日志级别 级别 描述 error error表示系统运行的错误信息。
配置Spark Eventlog日志回滚 配置场景 当Spark开启事件日志模式，即设置“spark.eventLog.enabled”为“true”时，就会往配置的一个日志文件中写事件，记录程序的运行过程。当程序运行很久，job很多，task很多时就会造成日志文件很大，如JDBCServer、Spark
配置Spark Eventlog日志回滚 配置场景 当Spark开启事件日志模式，即设置“spark.eventLog.enabled”为“true”时，就会往配置的一个日志文件中写事件，记录程序的运行过程。当程序运行很久，job很多，task很多时就会造成日志文件很大，如JDBCServer、Spark
配置Spark作业失败时清理残留文件 本章节仅适用于MRS 3.3.1-LTS及之后版本。 配置场景 Spark作业失败时可能出现文件残留的情况，可能会长期积累导致磁盘空间告警，因此需要定时清理。 使用约束 本特性需要启动Spark JDBCServer服务，借助JDBCServ
量规格，并根据容量设置参数。 容量规格 NameNode容量规格 在NameNode中，每个文件对象对应DataNode中的一个文件、目录或Block。 一个文件至少占用一个Block，默认每个Block大小为“134217728”即128MB，对应参数为“dfs.blocksi
如何在CarbonData中配置非安全内存？ 问题 如何在CarbonData中配置非安全内存？ 回答 在Spark配置中，“spark.yarn.executor.memoryOverhead”参数的值应大于CarbonData配置参数“sort.inmemory.size.inmb”与“Netty
query, tsd, scan, search, uid, version 创建OpenTSDB指标 创建存入到OpenTSDB中的指标名称，可执行tsdb mkmetric sys.cpu.user命令创建sys.cpu.user。 Start run net.opentsdb
如何在CarbonData中配置非安全内存？ 问题 如何在CarbonData中配置非安全内存？ 回答 在Spark配置中，“spark.yarn.executor.memoryOverhead”参数的值应大于CarbonData配置参数“sort.inmemory.size.inmb”
Storm与其他组件的关系 Storm，提供实时的分布式计算框架，它可以从数据源（如Kafka、TCP连接等）中获得实时消息数据，在实时平台上完成高吞吐、低延迟的实时计算，并将结果输出到消息队列或者进行持久化。Storm与其他组件的关系如图1所示： 图1 组件关系图 Storm和Streaming的关系
法可参考《MapReduce服务用户指南》的“客户端管理”章节。 确认服务端HDFS组件已经安装，并正常运行。 客户端运行环境已安装1.7或1.8版本的JDK。 获取并解压缩安装“MRS_HDFS_Client.tar”包。执行如下命令解压。 tar -xvf MRS_HDFS_Client
Storm常用参数 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 参数入口 参数入口，请参考修改集群服务配置参数。 参数说明 表1 参数说明 配置参数 说明 默认值 supervisor.slots.ports supervisor上能够运行workers的端口列表。每个worke
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