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上可以减少日志文件的数量。但在规模较大且任务繁忙的集群上，经过长时间的运行，HDFS依然会面临存储的日志文件过多的问题。 以一个20节点的计算场景为例，默认清理周期（15日）内将产生约1800万日志文件，占用NameNode近18G内存空间，同时拖慢HDFS的系统响应速度。 由于
配置Flume通过IAM委托访问OBS 参考配置MRS集群通过IAM委托对接OBS完成存算分离集群配置后，Flume即可运行OBS作业。 本章节适用于MRS 3.x及之后的版本。 Flume对接OBS 创建用于存放数据的OBS文件夹。 登录OBS控制台。 单击“并行文件系统”进入并行文件系统页面。
如果您本地使用Linux操作系统登录Linux弹性云服务器，可以按照下面方式登录。下面步骤以私钥文件以kp-123.pem为例进行介绍。 在您的linux计算机的命令行中执行如下命令，变更权限。 chmod 400 /path/kp-123.pem 上述命令的path为密钥文件的存放路径。 执行如下命令，登录弹性云服务器。
count = udfState.getState } } 带checkpoint的窗口定义 该段代码是window算子的代码，每当触发计算时统计窗口中元组数量。 下面代码片段仅为演示，完整代码参见FlinkCheckpointScalaExample样例工程下的com.huawei
count = udfState.getState } } 带checkpoint的窗口定义 该段代码是window算子的代码，每当触发计算时统计窗口中元组数量。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
使用Hadoop客户端删除OBS上数据时报.Trash目录没有权限错误 问题描述 执行hadoop fs -rm obs://<obs_path>出现如下报错： exception [java.nio.file.AccessDeniedException: user/root/.Trash/Current/:
配置Spark通过Guardian访问OBS 参考配置Guardian服务对接OBS完成Guardian对接OBS后，即可在Spark客户端创建Location为OBS路径的表。 Spark对接OBS MRS集群支持Spark服务在创建表时指定Location为OBS文件系统路径，也支持基于Hive
private IntWritable timeInfo = new IntWritable(1); /** * 分布式计算 * * @param key Object : 原文件位置偏移量。 * @param value Text
private IntWritable timeInfo = new IntWritable(1); /** * 分布式计算 * * @param key Object : 原文件位置偏移量。 * @param value Text
xxx.xxx:21005 mytopic 10 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DataStreamReader。 进行分类统计。 计算结果，并进行打印。 运行前置操作 安全模式下Spark Core样例代码需要读取两个文件（user.keytab、krb5.conf）。user
xxx.xxx:21005 mytopic 10 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DataStreamReader。 进行分类统计。 计算结果，并进行打印。 运行前置操作 安全模式下Spark Core样例代码需要读取两个文件（user.keytab、krb5.conf）。user
private IntWritable timeInfo = new IntWritable(1); /** * 分布式计算 * * @param key Object : 原文件位置偏移量。 * @param value Text
使用root用户登录集群主节点，并进入“/home/omm”目录。 查看是否存在“MRS_3.1.0_HBase_patch_20220929”、“MRS_3.1.0_OBSA_Patch_20230428”、“MRS_3.1.0_HBase-qingting_20220424”目录。 是，不能实施此补丁。 否，检查结束。
配置Hive通过Guardian访问OBS 参考配置Guardian服务对接OBS完成Guardian对接OBS后，即可在Hive客户端创建存储在OBS并行文件系统中的表。 Hive对接OBS MRS集群支持Hive服务基于Metastore方式对接OBS。 配置Hive基于MetaStore方式对接OBS：
配置Flink通过Guardian访问OBS 参考配置Guardian服务对接OBS完成Guardian对接OBS后，即可在Flink客户端访问OBS并行文件系统并运行作业。 Flink对接OBS 使用安装客户端的用户登录Flink客户端安装节点。 执行如下命令初始化环境变量。 source
private IntWritable timeInfo = new IntWritable(1); /** * 分布式计算 * * @param key Object : 原文件位置偏移量。 * @param value Text
字符截取的起点位置或终点位置，大于输入字段的长度时，当前行成为脏数据。 EL操作转换 传入数据为NULL值，不做转换处理。 输入一个或多个字段的值，输出计算结果。 输入类型和算子不兼容时，当前行为脏数据。 字符串大小写转换 传入数据为NULL值，不做转换处理。 配置输入字段列数，大于原始数据实际包含的字段列数，全部数据成为脏数据。
properties 在文件中添加OBS日志级别配置： log4j.logger.org.apache.hadoop.fs.obs=WARN log4j.logger.com.obs=WARN 图4 添加OBS日志级别 使用Spark Shell读取OBS文件 使用安装客户端用户登录客户端安装节点。
在hdfs命令行显式添加要访问的OBS文件系统。 例如： 使用以下命令访问OBS文件系统。 hdfs dfs -ls obs://OBS并行文件系统名称/路径 例如，执行以下命令访问“mrs-word001”并行文件系统，返回文件列表即表示访问OBS成功，如图1所示： hadoop
时候使用。 参数dfs.disk.balancer.top.nodes.number指定Top N节点返回的DataNode列表是不断重新计算的，因此不必设置的过大。 如果要在HDFS客户端通过命令行使用DiskBalancer功能，其接口如下： 表3 DiskBalancer功能的接口说明
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