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Distributed Coordination (via Akka)： Flink客户端与JobManager的通信，JobManager与TaskManager的通信和TaskManager与TaskManager的通信都基于Akka actor模型。相关参数可以根据网络环境或调
Spark HA方案介绍 Spark多主实例HA原理与实现方案 基于社区已有的JDBCServer基础上，采用多主实例模式实现了其高可用性方案。集群中支持同时共存多个JDBCServer服务，通过客户端可以随机连接其中的任意一个服务进行业务操作。即使集群中一个或多个JDBCSer
已登录Manager。 创建HBase角色 在Manager界面，选择“系统 > 权限 > 角色”。 单击“添加角色”，然后在“角色名称”和“描述”输入角色名字与描述。 设置角色“配置资源权限”请参见表1。 HBase权限： HBase Scope：对HBase表授权，最小支持设置列的读（R）和写（W）权限。
根据业务情况，准备好客户端，使用root用户登录安装客户端的节点。 例如在Master2节点更新客户端，则在该节点登录客户端，具体参见使用MRS客户端。 切换用户与配置环境变量。 sudo su - omm source /opt/client/bigdata_env 启用Kerberos认证的集群，执
quorum”也可以使用配置文件中的配置项“spark.deploy.zookeeper.url”来代替。 在网络拥塞的情况下，您还可以设置客户端与JDBCServer连接的超时时间，可以避免客户端由于无限等待服务端的返回而产生异常。使用方式如下： 在执行“DriverManager.g
执行Kafka Topic创建操作时发现无法创建提示“NoNode for /brokers/ids” 问题背景与现象 在使用Kafka客户端命令创建Topic时，发现Topic无法被创建。 kafka-topics.sh --create --replication-factor
输入文件数超出设置限制导致任务执行失败 问题背景与现象 Hive执行查询操作时报Job Submission failed with exception 'java.lang.RuntimeException(input file number exceeded the limits
自动处理文件系统的故障，自动恢复受影响的业务。 自动处理进程和节点的故障，自动恢复受影响的业务。 自动处理网络故障，自动恢复受影响的业务。 数据备份与恢复 为应对数据丢失或损坏对用户业务造成不利影响，在异常情况下快速恢复系统，MRS根据用户业务的需要提供全量备份、增量备份和恢复功能。 自动备份
onsumer Group”下方的数字，可自动跳转至对应页面，查看并操作对应信息。 在“Cluster Action”栏，可创建Topic与分区迁移，具体操作请分别参考使用KafkaUI创建Kafka Topic和使用KafkaUI迁移分区（MRS 3.5.0之前版本）章节。 在“Topic
系统管理员可以通过FusionInsight Manager创建恢复HDFS任务。只支持创建任务手动恢复数据。 只支持进行数据备份时的系统版本与当前系统版本一致时的数据恢复。 当业务正常时需要恢复数据，建议手动备份最新管理数据后，再执行恢复数据操作。否则会丢失从备份时刻到恢复时刻之间的HDFS数据。
compaction.payload.class 这需要与插入/插入更新过程中使用的类相同。就像写入一样，压缩也使用记录有效负载类将日志中的记录彼此合并，再次与基本文件合并，并生成压缩后要写入的最终记录。 org.apache.hudi.common.model.Defaulthoodierecordpayload
已准备好的UDF jar文件。 填写UDF名称以及描述信息后，单击“确定”。 “UDF名称”最多可添加10项，“名称”可自定义，“类名”需与上传的UDF jar文件中UDF函数全限定类名一一对应。 上传UDF jar文件后，服务器默认保留5分钟，5分钟内单击确定则完成UDF创建，
执行Kafka Topic设置ACL操作失败，提示“NoAuthException” 问题背景与现象 在使用Kafka客户端命令设置Topic ACL权限时，发现Topic无法被设置。 kafka-acls.sh --authorizer-properties zookeeper
集群上下电之后HBase启动失败 问题背景与现象 集群的ECS关机重启后，HBase启动失败。 原因分析 查看HMaster的运行日志，发现有报大量的如下错误： 2018-03-26 11:10:54,185 | INFO | hadoopc1h3,21300,15220316
任务调度，执行端负责任务执行。 读取文件的过程如图 读取文件过程所示。 图1 读取文件过程 读取文件步骤的详细描述如下所示： Driver与HDFS交互获取File A的文件信息。 HDFS返回该文件具体的Block信息。 Driver根据具体的Block数据量，决定一个并行度，
urce的数据，当Sink成功将数据发送到下一跳的Channel或最终目的地时，数据从Channel移除。 Channel提供的持久化水平与Channel的类型相关，有以下三类： Memory Channel：非持久化。 File Channel：基于WAL（预写式日志Write-Ahead
控制端负责任务调度，执行端负责任务执行。 读取文件的过程如图1所示。 图1 读取文件过程 读取文件步骤的详细描述如下所示： Driver与HDFS交互获取File A的文件信息。 HDFS返回该文件具体的Block信息。 Driver根据具体的Block数据量，决定一个并行度，
登录Manager，选择“集群 > 服务 > Flink > 实例”，查看FlinkServer所在的“业务IP”。 如果FlinkServer实例所在节点与包含HBase服务客户端的安装节点相同，则该节点不执行此步骤。 登录Manager，选择“集群 > 服务 > Flink > 配置 > 全部
me”查看执行错误语句的用户。 输入正确的HQL语句，观察命令是否正确执行。 是，执行12。 否，执行4。 检查HBase服务是否异常。 与执行HQL命令的用户确认是否执行的是Hive on HBase任务。 是，执行5。 否，执行8。 在FusionInsight Manager界面选择“集群
/opt/female/” ）下。 运行任务 进入Spark客户端目录，调用bin/spark-submit脚本运行代码，运行命令分别如下（类名与文件名等请与实际代码保持一致，此处仅为示例）： 运行Java或Scala样例代码 bin/spark-submit --jars {客户端安
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