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stderr/stdin/syslog Yarn服务上运行的应用所对应的container日志。 yarn-application-check.log Yarn服务上运行的应用检查日志。 yarn-appsummary.log Yarn服务上运行的应用的运行结果日志。 yarn-switch-resourcemanager
jvm-overhead.max 用于JVM其他开销的本地内存的最大值，例如栈空间、垃圾回收空间等，通过-yD添加。 10g 选填 taskmanager.memory.jvm-overhead.fraction 用于JVM其他开销的本地内存占tm内存的比例，例如栈空间、垃圾回收空间等，通过-yD添加。
在splitWAL的过程中，参数“hbase.splitlog.manager.timeout”控制splitWAL的超时时间，若该时间内splitWAL无法完成，则会再次提交相同的任务，在一定时间内多次提交了相同的任务，当其中某次任务执行完毕时会删除这个temp文件，所以在后来的任务执行
告警级别 是否自动清除 27001 紧急 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 对系统的影响 数据库服务不可用，无法对上层服务提供数据入库、查询等功能，使部分服务异常。 可能原因
7.1.2补丁安装后，需要重新下载安装全量的客户端，包含Master节点的原始客户端和虚拟私有云的其他节点使用的客户端（即您自行搭建的客户端）。 主备Master节点的原始客户端全量更新，请参见更新客户端配置（2.x及之前版本）。 自行搭建的客户端全量安装方法，请参见安装客户端（2
tar”，继续解压该文件。解压到本地PC的“D:\FusionInsight_Cluster_1_Services_ClientConfig_ConfigFiles”目录下。 复制解压目录下的“hosts”文件中的内容到客户端所在节点的“hosts”文件中，确保本地机器能与解压
来进行统一的日志管理。LogAggregationService在收集日志时会把container产生的本地日志合并成一个日志文件上传到HDFS，在一定程度上可以减少日志文件的数量。但在规模较大且任务繁忙的集群上，经过长时间的运行，HDFS依然会面临存储的日志文件过多的问题。 以
Controller连接Broker的超时时间。单位：毫秒。 30000 Controller连接Broker的超时时间，一般不需要调整。 group.max.session.timeout.ms Consumer注册时允许的最大会话超时时间。单位：毫秒。 1800000 允许Consumer配置的session
行部署，且无需依赖安装中复制的静态版本。因此，可以在HDFS中存放多版本的Hadoop，并通过配置“mapred-site.xml”文件指定任务默认使用的版本。只需设置适当的配置属性，用户就可以运行不同版本的MapReduce，而无需使用部署在集群中的版本。 图1 具有多个版本N
是否自动清除 12040 重要 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群或系统名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 对系统的影响 节点的操作系统熵值不足，可能导致该节点上加解密等命令执行慢，进而引起各实例业务处理性能下降，甚至业务进程无法正常执行。
一个sparkSQL的应用程序，而通过JDBC连接进来的客户端共同分享这个sparkSQL应用程序的资源，也就是说不同的用户之间可以共享数据。JDBCServer启动时还会开启一个侦听器，等待JDBC客户端的连接和提交查询。所以，在配置JDBCServer的时候，至少要配置JDB
Yarn与其他组件的关系 Yarn和Spark组件的关系 Spark的计算调度方式，可以通过Yarn的模式实现。Spark共享Yarn集群提供丰富的计算资源，将任务分布式的运行起来。Spark on Yarn分两种模式：Yarn Cluster和Yarn Client。 Yarn
Controller连接Broker的超时时间。单位：毫秒。 30000 Controller连接Broker的超时时间，一般不需要调整。 group.max.session.timeout.ms Consumer注册时允许的最大会话超时时间。单位：毫秒。 1800000 允许Consumer配置的session
使用HetuEngine查询容错执行能力须知 容错不适用于已损坏的查询或其他用户错误场景。例如：不会花费资源重试由于无法解析SQL而失败的查询任务。 不同数据源对SQL语句的容错支持能力存在差异： 所有数据源都支持读操作的容错执行。 Hive数据源支持写操作的容错执行。 容错能力非常适合大批量查询，如
行部署，且无需依赖安装中复制的静态版本。因此，可以在HDFS中存放多版本的Hadoop，并通过配置“mapred-site.xml”文件指定任务默认使用的版本。只需设置适当的配置属性，用户就可以运行不同版本的MapReduce，而无需使用部署在集群中的版本。 图1 具有多个版本N
HDFS是Hadoop的分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写，多次读”的特征，而数据“写”操作是顺序写，也就是在文件创建时的写入或者在现有文件之后的添加操作。HDFS
配置Spark SQL防御规则 操作场景 用户可以在Manager界面配置Spark的SQL防御规则，根据业务调整对应SQL防御规则的参数。 前提条件 已安装包含Spark服务的集群客户端，安装目录如“/opt/hadoopclient”。 Spark服务运行状态正常。 在租户资
参数含义 来源 产生告警的集群或系统名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 磁盘名 产生告警的磁盘名。 对系统的影响 系统性能下降，慢盘会导致系统I/O性能下降，从而影响系统的响应速度和吞吐量。这可能会导致客户的业务运行变慢（例如
mapred。 建议通过构造出来的Connection对象的getAdmin()方法来获取HBase的客户端操作对象。 HBase常用接口介绍 HBase常用的Java类有以下几个： 接口类Admin，HBase客户端应用的核心类，主要封装了HBase管理类操作的API，例如建表，删表等操作，部分常见接口参见表表1。
支持用户将数据块的各个副本存放在指定具有不同标签的节点，如某个文件的数据块的2个副本放置在标签L1对应节点中，该数据块的其他副本放置在标签L2对应的节点中。 支持选择节点失败情况下的策略，如随机从全部节点中选一个。 如图7所示。 /HBase下的数据存储在A，B，D /Spark下的数据存储在A，B，D，E，F
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