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失败重试次数超过这个值，就会删除该任务记录，下次运行时将从头开始运行，默认是10次。 beeline.reconnect.zk.path：存储任务执行进度的根节点，Hive服务默认是“/beeline”。 父主题： Hive企业级能力增强
管理Loader作业，包括创建作业、查询作业、更新作业、删除作业、激活作业、去激活作业、启动作业、停止作业。 Metadata Repository 元数据仓库，存储和管理Loader的连接器、转换步骤、作业等数据。 HA Manager 管理Loader Server进程的主备状态，Loader Server包含2个节点，以主备方式部署。
设置数据保存信息并运行作业 单击“下一步”，进入“输出设置”界面，根据实际场景在“存储类型”选择“HBASE_BULKLOAD”或“HBASE_PUTLIST”，设置数据保存方式。 表4 输出设置参数 存储类型 适用场景 参数名 说明 示例 HBASE_BULKLOAD 数据量大 HBase实例
单击“创建Catalog”，配置以下参数后，单击“提交”。 Catalog名称：hive（固定名称，不可自定义） 选择位置：单击“”选择Catalog对应的OBS存储路径，例如选择“obs://lakeformation-test/hive”（需提前创建），单击“确定”。 其他参数根据实际需要进行配置。
use-column-names 是否按照列名方式访问ORC存储文件： true：是 false（默认值）：否 false hive.parquet.use-column-names 是否按照列名方式访问PARQUET存储文件。： true：是 false（默认值）：否 false
问题三：如何彻底删除HDFS文件？ 由于HDFS的回收站机制，一般删除HDFS文件后，文件会移动到HDFS的回收站中。如果确认文件不再需要并且需要立马释放存储空间，可以继续清理对应的回收站目录（例如：hdfs://hacluster/user/xxx/.Trash/Current/xxx）。 父主题：
件数量超出阈值，大量数据积压，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间以及ZooKeeper节点被大量积压，最终导致主集群服务故障。 可能原因 网络异常。 RegionServer的Region分布不均匀。
知进程健康状态。 硬盘故障的自动处理 MRS对开源版本进行了增强，可以监控各节点上的硬盘以及文件系统状态。如果出现异常，立即将相关分区移出存储池；如果硬盘恢复正常（通常是因为用户更换了新硬盘），也会将新硬盘重新加入业务运作。这样极大简化了维护人员的工作，更换故障硬盘可以在线完成；
了分布式表机制，在所有分片（本地表）上建立视图进行分布式查询，使用很方便。ClickHouse有数据分片（shard）的概念，这也是分布式存储的特点之一，即通过并行读写提高效率。 CPU架构为鲲鹏计算的ClickHouse集群表引擎不支持使用HDFS和Kafka。 查看Click
件数量超出阈值，大量数据积压，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间以及ZooKeeper节点被大量积压，最终导致主集群服务故障。 可能原因 网络异常。 RegionServer的Region分布不均匀。
问题三：如何彻底删除HDFS文件？ 由于HDFS的回收站机制，一般删除HDFS文件后，文件会移动到HDFS的回收站中。如果确认文件不再需要并且需要立马释放存储空间，可以继续清理对应的回收站目录（例如：hdfs://hacluster/user/xxx/.Trash/Current/xxx）。 父主题：
算子输入、输出参数设置 输入类型 输出类型 表输入 文件输出 图3 算子操作方法示意 设置数据保存信息并运行作业 单击“下一步”，进入“输出设置”界面，在“存储类型”中选择“HDFS”，设置数据保存方式。 表4 输出设置参数 参数名 说明 示例 文件类型 文件导入后保存的类型： “TEXT_FILE”：导入文本文件并保存为文本文件
HTML输入 文件输出 固定宽度文件输入 文件输出 图3 算子操作方法示意 设置数据保存信息并运行作业 单击“下一步”，进入“输出设置”界面，在“存储类型”中选择“HDFS”，设置数据保存方式。 表4 输出设置参数 参数名 说明 示例 文件类型 文件导入后保存的类型： “TEXT_FILE”：导入文本文件并保存为文本文件
口，用户输入脚本后，工具会返回相应信息到交互窗口。 批量模式 通过执行“sqoop2-shell”脚本，带一个文件名作为参数，该文件中按行存储了多条命令，sqoop-shell工具将会按顺序执行文件中所有命令；或者在“sqoop2-shell”脚本后面通过“-c”参数附加一条命令，一次只执行一条命令。
e和Sink工作。 Sink Sink负责将数据传输到下一跳或最终目的，成功完成后将数据从Channel移除。 典型的Sink类型如下： 存储数据到最终目的终端Sink，比如：HDFS、HBase。 自动消耗的Sink，比如：Null Sink。 用于Agent间通信的IPC Sink：Avro。
因此，MRS大数据集群提供了完整的企业级大数据多租户解决方案。多租户是MRS大数据集群中的多个资源集合（每个资源集合是一个租户），具有分配和调度资源（资源包括计算资源和存储资源）的能力。 特性优势 合理配置和隔离资源 租户之间的资源是隔离的，一个租户对资源的使用不影响其他租户，保证了每个租户根据业务需求去配置相关的资源，可提高资源利用效率。
taken: 0.18 seconds, Fetched 1 row(s) 查看Spark应用运行结果。 通过指定文件查看运行结果数据。 结果数据的存储路径和格式由Spark应用程序指定。 通过Web页面查看运行情况。 登录Manager主页面。在服务中选择Spark2x。 进入Spark
权限 策略中针对资源可配置各种访问条件，例如文件的读写，具体可以配置允许条件、拒绝条件以及例外条件等。 权限机制 MRS集群采用LDAP存储用户和用户组的数据；角色的定义信息保存在关系数据库中，角色和权限的对应关系则保存在组件侧。 MRS使用Kerberos进行统一认证。 用户权限校验流程大致如下：
请参考修改集群服务配置参数进入Kafka服务全部配置页面。 常用参数 表1 参数说明 配置参数 说明 缺省值 log.dirs Kafka数据存储目录列表，以逗号分隔多个目录。 %{@auto.detect.datapart.bk.log.logs} KAFKA_HEAP_OPTS
Spark on HBase场景的Java/Scala/Python示例程序。 本工程应用程序以数据源的方式去使用HBase，将数据以Avro格式存储在HBase中，并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 sparknormal-examples/SparkOnHbasePythonExample
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