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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
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
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
SQL防御规则 配置Spark SQL防御操作场景 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。 配置Spark SQL防御前提条件 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。
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
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
产生告警的主机名。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 无法同步集群中HBase的数据到备集群，同步数据积压，导致大量主备数据不一致，使得容灾主备倒换或者双读从备集群读取不到最新的数据。如果持续不处理，还会导致主集群的存储空
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
RegionServer信息到广播地址。配置了监听该广播地址的Listener将接收到Dead RegionServer的信息，并自动剔除客户端建立的Connection中该Dead RegionServer上的Region位置缓存信息，在下次访问这部分Region时拉取最新的位置信息，实现业务侧及时识别故障
request.log Jetty服务的请求日志 日志级别 Hive提供了如表2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、WARN、INFO、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2 日志级别 级别 描述
request.log Jetty服务的请求日志 日志级别 Hive提供了如表2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、WARN、INFO、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2 日志级别 级别 描述
DEBUG表示记录系统及系统的调试信息。 如果您需要修改日志级别，请执行如下操作： 请参考修改集群服务配置参数，进入Kafka的“全部配置”页面。 左边菜单栏中选择所需修改的角色所对应的日志菜单。 选择所需修改的日志级别。 保存配置，在弹出窗口中单击“确定”使配置生效。 日志格式 Kafka的日志格式如下所示：
选择“SDKs”，单击加号选择“JDK”。 在弹出的“Select Home Directory for JDK”窗口，选择对应的JDK目录，然后单击“OK”。 完成JDK选择后，单击“Apply”。 选择“Project”，在“SDK”的下拉菜单中选择在“SDKs”中添加的JDK，在“language
选择“SDKs”，单击加号选择“JDK”。 在弹出的“Select Home Directory for JDK”窗口，选择对应的JDK目录，然后单击“OK”。 完成JDK选择后，单击“Apply”。 选择“Project”，在“SDK”的下拉菜单中选择在“SDKs”中添加的JDK，在“language
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。
launch.secs的值要大于等于supervisor.worker.start.timeout.secs的值（建议相等或略大，如果超出太多会影响任务重分配的效率）。 nimbus.task.launch.secs：nimbus在超过该参数配置的时间内没有收到拓扑的task发的心跳时，会将
称）。 日志归档规则：HBase的日志启动了自动压缩归档功能，缺省情况下，当日志大小超过30MB的时候，会自动压缩，压缩后的日志文件名规则为：“<原有日志名>-<yyyy-mm-dd_hh-mm-ss>.[编号].log.zip”。最多保留最近的20个压缩文件，压缩文件保留个数可以在Manager界面中配置。
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。
连接ClickHouse数据源的用户名。 根据连接数据源的用户名修改。 密码 连接ClickHouse数据源的用户密码。 根据连接数据源的用户密码修改。 Schema/Table大小写敏感 支持数据源的Schema/Table名称大小写格式敏感。 HetuEngine支持数据源的Schema/Table名称大小写格式敏感。
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