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配置外网客户端访问Kafka Broker 本章节适用于MRS 3.2.0及之后版本。 操作场景 外网环境Kafka客户端访问部署在内网的Kafka Broker,需开启Kafka内外网分流访问。 前提条件 Broker所在节点同时具有内网IP和外网IP,Broker绑定在内网I
配置HiveMetaStore客户端连接负载均衡 操作场景 Hive的MetaStore客户端连接支持负载均衡,即可通过服务端在ZooKeeper记录的连接数,选择连接最少的节点进行连接,防止大业务场景下造成某个MetaStore高负载,其他MetaStore空闲情况,开启此功能不影响原有连接方式。
在Hive中drop表后如何完全释放磁盘空间 用户问题 在Hive命令行执行drop表的操作后,通过命令hdfs dfsadmin -report查看磁盘空间,发现表没有删除。 原因分析 在Hive命令行执行drop表只删除了外部表的表结构,并没有删除该表存储在HDFS上的表数据。
Linux中安装客户端时提交Storm拓扑 操作场景 在Linux环境下可以使用storm命令行完成拓扑的提交。 前提条件 已安装Storm客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时,需要在客户端所在节点的hosts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。
自定义”添加参数名称和值:zookeeper.sasl.disable = false。 保存配置后,重启ZooKeeper服务。 父主题: 客户端使用类
MySQL客户端连接Doris报错“Read timed out” 现象描述 在MySQL客户端连接Doris报错: java.net.SocketTimeoutException: Read timed out 原因分析 Doris服务端响应较慢。 处理步骤 使用MySQL客户
状态),客户端会等待返回任务运行的状态,由于AM无返回,客户端会一直处于等待状态。 为避免出现上述场景,使用“core-site.xml”中的“ipc.client.rpc.timeout”配置项设置客户端超时时间。 该参数的参数值为毫秒。默认值为0,表示无超时。客户端超时的取值
状态),客户端会等待返回任务运行的状态,由于AM无返回,客户端会一直处于等待状态。 为避免出现上述场景,使用“core-site.xml”中的“ipc.client.rpc.timeout”配置项设置客户端超时时间。 该参数的参数值为毫秒。默认值为0,表示无超时。客户端超时的取值
安装客户端时编译并运行HBase应用 HBase应用程序支持在安装HBase客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后,您可以上传Jar包至Linux环境中运行应用。 前提条件 已安装HBase客户端。 Linux环境已安装JDK,版本号需要和Eclipse导出Jar包使用的JDK版本一致。
Linux中安装客户端时提交Storm拓扑 操作场景 在Linux环境下可以使用storm命令行完成拓扑的提交。 前提条件 已安装Storm客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时,需要在客户端所在节点的hosts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。
在beeline客户端执行dfs -put命令报错 问题现象 执行命令: dfs -put /opt/kv1.txt /tmp/kv1.txt 报以下错误: Permission denied. Principal [name=admin, type=USER] does not
Linux中未安装客户端时提交Storm拓扑 操作场景 Storm支持拓扑在未安装Storm客户端的Linux环境中运行。 前提条件 客户端机器的时间与MRS集群的时间要保持一致,时间差要小于5分钟。 当Linux环境所在主机不是集群中的节点时,需要在节点的hosts文件中设置主
ms),所以HBase客户端会在这么长的时间内一直重试,造成挂起表象。 解决方法 HBase客户端提供两个配置项来控制客户端的重试超时方式,如表1。 在“客户端安装路径/HBase/hbase/conf/hbase-site.xml”配置文件中配置如下参数。 表1 HBase客户端操作重试超时相关配置
Linux中未安装客户端时提交Storm拓扑 操作场景 Storm支持拓扑在未安装Storm客户端的Linux环境中运行。 前提条件 客户端机器的时间与MRS集群的时间要保持一致,时间差要小于5分钟。 当Linux环境所在主机不是集群中的节点时,需要在节点的hosts文件中设置主
结束BulkLoad客户端程序,导致作业执行失败 问题 执行BulkLoad程序导入数据时,如果结束客户端程序,为什么有时会导致已提交的作业执行失败? 回答 BulkLoad程序在客户端启动时会生成一个partitioner文件,用于划分Map任务数据输入的范围。此文件在Bulk
Flink客户端执行命令报错“Could not connect to the leading JobManager” 问题背景与现象 创建Fllink集群,执行yarn-session.sh命令卡住一段时间后报错: 2018-09-20 22:51:16,842 | WARN
配置HDFS客户端元数据缓存提高读取性能 操作场景 通过使用客户端缓存元数据块的位置来提高HDFS读取性能。 此功能仅用于读取不经常修改的文件。因为在服务器端由某些其他客户端完成的数据修改,对于高速缓存的客户端将是不可见的,这可能导致从缓存中拿到的元数据是过期的。 本章节适用于MRS
原因: 可能原因一:集群节点与客户端节点网络不通。 解决方法: 查看客户端节点“/etc/hosts”文件中是否配置集群节点映射,在客户端节点执行命令: ping sparkui的IP 如果ping不同,检查映射配置与网络设置。 可能原因二:客户端节点防火墙未关闭。 解决方法: 执行如下命令可查看是否关闭:
结束BulkLoad客户端程序,导致作业执行失败 问题 执行BulkLoad程序导入数据时,如果结束客户端程序,为什么有时会导致已提交的作业执行失败? 回答 BulkLoad程序在客户端启动时会生成一个partitioner文件,用于划分Map任务数据输入的范围。此文件在Bulk
解决步骤 在执行连接ClickHouse服务端命令时,请输入正确的用户名或者密码,具体操作参考从零开始使用ClickHouse。 父主题: 客户端使用类