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通过Hue管理HDFS文件 操作场景 Hue提供了文件浏览器功能，使用户可以通过界面图形化的方式使用HDFS。 Hue界面主要用于文件、表等数据的查看与分析，禁止通过Hue界面对操作对象进行删除等高危管理操作。如需操作，建议在确认对业务没有影响后通过各组件的相应操作方法进行处理，
WordCounter bolt = new WordCounter(); //HbaseMapper，用于解析tuple内容 SimpleHBaseMapper mapper = new SimpleHBaseMapper()
通过Yarn WebUI查看队列信息时提示“ERROR 500”错误 问题背景与现象 在Yarn使用Capacity调度器时，单击Yarn WebUI页面的队列名称时，系统上报“ERROR 500”的错误。 HTTP ERROR 500 javax.servlet.ServletException:
在Hue WebUI使用HBase 操作场景 用户需要使用图形化界面在集群中创建或查询HBase表时，可以通过Hue完成任务。 如需在Hue WebUI中操作HBase，当前MRS集群中必须部署HBase的Thrift1Server实例。 Thrift1Server实例默认不会安
Manager增加大数据服务滚动重启能力 MRS Manager新增文件句柄数量监控 MRS Manager新增大数据组件发生重启事件上报 MRS 镜像 解决ECS VNC登录不停打印输出问题 解决操作系统日志转储配置问题 MRS 1.7.1.3 修复问题列表： MRS Manager新增运维通道功能。
通过Hue管理HBase表 操作场景 用户需要使用图形化界面在集群中创建或查询HBase表时，可以通过Hue完成任务。 如需在Hue WebUI中操作HBase，当前MRS集群中必须部署HBase的Thrift1Server实例。 Thrift1Server实例默认不会安装，用户
HBase应用开发简介 HBase介绍 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。
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
Level>|<产生该日志的线程名字>|<log中的message>|<日志事件调用类全名>(<日志打印文件>:<行号>) 2015-08-08 11:09:53,483 | INFO | [main] | Loading logs. | kafka.log.LogManager (Logging.scala:68)
HBase应用开发简介 HBase介绍 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。
解决DataSource表动态分区插入行为要与Hive保持一致的问题。 解决DGC API方式连接Spark SQL查询遇到特殊字符（比如换行），标准的解析会自动换行的问题。 解决Spark任务报错ArrayIndexOutOfBoundsException的问题。 解决API模式提交Spark
Storm性能调优 操作场景 通过调整Storm参数设置，可以提升特定业务场景下Storm的性能。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 修改服务配置参数，请参考修改集群服务配置参数。 拓扑调优 当需要提升Storm数据量处理性能时，可以通过拓扑调优的操作提高效率。建议在可靠性要求不高的场景下进行优化。
org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:53) at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:99)
HDFS on Hue Hue提供了文件浏览器功能，使用户可以通过界面图形化的方式使用HDFS。 Hue界面主要用于文件、表等数据的查看与分析，禁止通过Hue界面对操作对象进行删除等高危管理操作。如需操作，建议在确认对业务没有影响后通过各组件的相应操作方法进行处理，例如使用HDF
Impala应用开发简介 Impala简介 Impala直接对存储在HDFS，HBase 或对象存储服务（OBS）中的Hadoop数据提供快速，交互式SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外，Impala还使用与Apache Hive相同的元数据，SQL语法（Hive SQL）
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
org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:53) at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:99)
开启 用户名 默认为“root/admin”，root用于远程登录ECS机器，admin用于登录集群管理页面。 root/admin 密码 设置root用户和admin用户密码。 设置密码登录集群管理页面及ECS节点用户的密码，例如：Test!@12345。 确认密码 - 再次输入设置用户密码
Impala应用开发简介 Impala直接对存储在HDFS、HBase或对象存储服务（OBS）中的Hadoop数据提供快速、交互式SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外，Impala还使用与Apache Hive相同的元数据、SQL语法（Hive SQL）、ODBC驱动程序和
Impala应用开发简介 Impala直接对存储在HDFS，HBase 或对象存储服务（OBS）中的Hadoop数据提供快速，交互式SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外，Impala还使用与Apache Hive相同的元数据，SQL语法（Hive SQL），ODBC驱动程序
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