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al 问题 在System.disks表中查询到磁盘status是fault或者abnormal。 回答 这种情况是由于磁盘存在IO错误，处理方法如下： 方法一：登录FusionInsight Manager页面，检查Manager界面上是否磁盘IO异常的告警，如果有，可参考对应的告警帮助文档，通过更换硬盘恢复。
al 问题 在System.disks表中查询到磁盘status是fault或者abnormal。 回答 这种情况是由于磁盘存在IO错误，处理方法如下： 方法一：登录FusionInsight Manager页面，检查Manager界面上是否磁盘IO异常的告警，如果有，可参考对应的告警帮助文档，通过更换硬盘恢复。
Configs、增加Topic分区个数、删除Topic，并可实时查看不同时段的生产数据条数。 安全模式下，KafkaUI对查看Topic详情操作不作鉴权处理，即任何用户都可以查询Topic信息；对于修改Topic Configs、增加Topic分区个数、删除Topic场景，需保证KafkaUI
11等浏览器访问HDFS的原生UI界面，偶尔出现访问失败情况。 现象 访问页面失败，浏览器无法显示此页，如下图所示： 原因 IE 9、IE 10、IE 11浏览器的某些版本在处理SSL握手有问题导致访问失败。 解决方法 重新刷新页面即可。 父主题： HDFS常见问题
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
配置Flink对接Kafka安全认证 Flink样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户），并从Kafka组件接收数据。 确保集群安装完成，包括HDFS、Yarn、Flink和Kafka。 创建Topic。 用户使用Linux命令行
假定某个Flink业务每秒就会收到1个消息记录。 基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功能：实时输出带有前缀的消息内容。 数据规划 Flink样例工程的数据存储在Kafka组件中。Flink向Kafka组件发送数据（需要有kafka权限用户），并从Kafka组件获取数据。 确保集群安装完成，包括H
方法 说明 public void setFileColumn() 设置这个列族为存储文件的列族。 public void setFileThreshold(int fileThreshold) 设置存储文件大小的阈值。 org.apache.hadoop.hbase.filestream
的百分比或绝对值。 存储资源 为当前租户选择存储资源。 选择“HDFS”时，系统将分配存储资源。 不选择“HDFS”时，系统不会分配存储资源。 文件\目录数上限 配置文件和目录数量配额。 存储空间配额 配置当前租户使用的HDFS存储空间配额。 取值范围：当存储空间配额单位设置为M
操作”列编辑或删除UDF信息（只能删除未被使用的UDF项）。 （可选）如果需要立即运行或开发作业，可在“作业管理”进行相关作业配置，可参考如何创建FlinkServer作业。 UDF java代码及SQL样例 UDF java使用样例 package com.xxx.udf; import
基于Python的Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何使用Python连接Hive执行数据分析任务。 样例代码 使用Python方式提交数据分析任务，参考样例程序中的“hive-examples/python-examples/pyCLI_sec.py”。 导入HAConnection类。
Storm-Kafka开发指引 操作场景 本文档主要说明如何使用Storm-Kafka工具包，完成Storm和Kafka之间的交互。包含KafkaSpout和KafkaBolt两部分。KafkaSpout主要完成Storm从Kafka中读取数据的功能；KafkaBolt主要完成Storm向Kafka中写入数据的功能。
基于Python3的Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何使用Python3连接Hive执行数据分析任务。 样例代码 以下分析任务示例在“hive-examples/python3-examples/pyCLI_nosec.py”文件中。 导入hive类 from pyhive
Python访问Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何使用Python连接Hive执行数据分析任务。 样例代码 使用Python方式提交数据分析任务，参考样例程序中的“hive-examples/python-examples/pyCLI_sec.py”。 导入HAConnection类。
入文件。 选择“FILE”，表示按文件分割源文件，即每个map处理一个或多个完整的源文件，同一个源文件不可分配至不同map，完成数据导入后保持源文件的目录结构。 选择“SIZE”，表示按大小分割源文件，即每个map处理一定大小的输入文件，同一个源文件可分割至多个map，数据保存至
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HiveQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HiveQL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，RC
Storm-Kafka开发指引 操作场景 本文档主要说明如何使用Storm-Kafka工具包，完成Storm和Kafka之间的交互。包含KafkaSpout和KafkaBolt两部分。KafkaSpout主要完成Storm从Kafka中读取数据的功能；KafkaBolt主要完成Storm向Kafka中写入数据的功能。
Python3访问Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何使用Python3连接Hive执行数据分析任务。 样例代码 以下分析任务示例在“hive-examples/python3-examples/pyCLI_nosec.py”文件中。 导入hive类 from pyhive
入文件。 选择“FILE”，表示按文件分割源文件，即每个map处理一个或多个完整的源文件，同一个源文件不可分配至不同map，完成数据导入后保持源文件的目录结构。 选择“SIZE”，表示按大小分割源文件，即每个map处理一定大小的输入文件，同一个源文件可分割至多个map，数据保存至
tion操作。 对其它线程执行相同操作，发现均为compactions线程。 解决办法 属于正常现象。 发现消耗CPU较高线程均为HBase的compaction，其中部分线程调用Snappy压缩处理，部分线程调用HDFS读写数据。当前每个Region数据量和数据文件多，且采用S
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