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HBase HA方案介绍 HBase HA原理与实现方案 HBase中的HMaster负责Region分配，当RegionServer服务停止后，HMaster会把相应Region迁移到其他RegionServer。为了解决HMaster单点故障导致HBase正常功能受到影响的问题，引入HMaster
skip参数行为与描述不符合，为空时候不生效。 DGC对应连接Spark JDBCServer提及的Yarn任务 AM重试次数只有一次，单点故障会影响整个集群。 Driver存储大量JobConf对象，内存不断增加引发的内存泄露。 CSV中存在null时，covertRow会频繁读取SqlConf。 访问集群外HDFS，Spark认证失败。
权限。 手动配置HDFS目录存储策略，配置动态存储策略等操作。 Hive： 编辑、执行SQL/HQL语句；保存、复制、编辑SQL/HQL模板；解释SQL/HQL语句；保存SQL/HQL语句并进行查询。 数据库展示，数据表展示。 支持多种Hadoop存储。 通过Metastore对数据库及表和视图进行增删改查等操作。
源”，查看上报告警的租户目录所对应的存储空间阈值配置设置是否合理（默认90%为合理值，用户可以根据自己的实际情况设置）。 是，执行5。 否，执行3。 根据租户空间实际的使用情况，在“资源”页面单击“修改”修改或取消上报告警的租户目录所对应的存储空间阈值配置。 等待1分钟，检查该告警是否恢复。
海量文本的单词数量。 Hadoop集群完全使用开源Hadoop生态，采用Yarn管理集群资源，提供Hive、Spark离线大规模分布式数据存储和计算及进行海量数据分析与查询的能力。 操作流程 开始使用如下样例前，请务必按准备工作指导完成必要操作。 创建MRS集群：创建一个MRS 3
用户通过修改配置文件，实现定时备份FusionInsight Manager的告警信息、Manager审计信息以及所有服务的审计信息到指定的存储位置。 备份支持使用SFTP协议或FTP协议，FTP协议未加密数据可能存在安全风险，建议使用SFTP。 本章节适用于MRS 3.x及以后版本。
能会重试成功，但有些Task错误，会导致作业失败。 数据备份原理介绍 备份操作是将指定表或分区的数据，直接以Doris存储的文件的形式，上传到远端仓库中进行存储。当用户提交Backup请求后，系统内部会做如下操作： 快照及快照上传 备份都是对快照进行操作，快照阶段会对指定的表或分
COM for krbtgt/HADOOP.COM@HADOOP.COM, Decrypt integrity check failed 解决办法 确认集群外连接Kafka的节点IP地址信息（如原因分析示例中的192.168.1.93）。 登录集群外的节点，断开其对Kafka的认证。
cookie认证。根据日志提示，发现配置文件中“security.kerberos.login.keytab :”配置项错误，未进行安全配置。 解决办法 从MRS上下载用户的keytab认证文件，并放置到Flink客户端所在节点的某个目录下。 在“flink-conf.yaml”文件中配置：
PCEP）。相关的终端节点策略中，未允许MRS集群内节点直接访问MRS补丁所在的OBS文件桶，导致无法将最新补丁下载到集群内进行安装。 解决办法 在集群所在VPC对应重点节点策略中，将当前Region的补丁桶放通，以保证MRS集群节点可以正常获取补丁文件。 使用具有管理权限的用户登录终端节点控制台。
配置DataNode预留磁盘百分比 配置场景 当Yarn本地目录和DataNode目录配置在同一个磁盘时，具有较大容量的磁盘可以运行更多的任务，因此将有更多的中间数据存储在Yarn本地目录。 目前DataNode支持通过配置“dfs.datanode.du.reserved”来配置预留磁盘空间大小。配置较小
都需要执行。Clean操作的目的是为了清理旧版本文件（Hudi不再使用的数据文件），这不但可以节省Hudi表List过程的时间，也可以缓解存储压力。 规则 Hudi表必须执行Clean。 对于Hudi的MOR、COW表，都需要开启Clean。 Hudi表在写入数据时会自动判断是否
主NameNode的权利。 Colocation 同分布（Colocation）功能是将存在关联关系的数据或可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性是将那些需进行关联操作的文件存放在相同的数据节点上，在进行关联操作计算时，避免了到别的数据节点上获取数据的动作，降低了网络带宽的占用。
从HDFS输入创建，或从与Hadoop兼容的其他存储系统中输入创建。 从父RDD转换得到新RDD。 从数据集合转换而来，通过编码实现。 RDD的存储： 用户可以选择不同的存储级别缓存RDD以便重用（RDD有11种存储级别）。 当前RDD默认是存储于内存，但当内存不足时，RDD会溢出到磁盘中。
ClickHouse数据表分区过多调优 问题排查步骤 磁盘或其他存储介质问题导致merge过慢或者中止。 登录Manager页面，检查是否存在磁盘容量不足或其他磁盘告警，如果存在，请按照告警指导处理。 如果是磁盘容量不足，也可以联系客户删除部分过期数据，释放空间，快速恢复业务。
uce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HQL完成海量结构化数据分析。 灵活的数据存储格式，支持JSON、CSV、TEXTFILE、RCFIL
配置HDFS单目录文件数量 操作场景 通常一个集群上部署了多个服务，且大部分服务的存储都依赖于HDFS文件系统。当集群运行时，不同组件（例如Spark、Yarn）或客户端可能会向同一个HDFS目录不断写入文件。但HDFS系统支持的单目录文件数目是有上限的，因此用户需要提前做好规划
配置HDFS单目录文件数量 操作场景 通常一个集群上部署了多个服务，且大部分服务的存储都依赖于HDFS文件系统。当集群运行时，不同组件（例如Spark、Yarn）或客户端可能会向同一个HDFS目录不断写入文件。但HDFS系统支持的单目录文件数目是有上限的，因此用户需要提前做好规划
uce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HQL完成海量结构化数据分析。 灵活的数据存储格式，支持JSON、CSV、TEXTFILE、RCFIL
如果不再使用策略，可单击按钮删除策略。 Hive数据脱敏 Ranger支持对Hive数据进行脱敏处理（Data Masking），可对用户执行的select操作的返回结果进行处理，以屏蔽敏感信息。 登录Ranger WebUI界面，在首页中单击“HADOOP SQL”区域的“Hive”
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