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在Linux环境中调测ClickHouse应用（MRS 3.3.0及之后版本） ClickHouse应用程序也支持在Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 Linux环境已安装JDK，版本号需要和IntelliJ
注册UDF 构建Jar包。 构建Jar包方式有以下两种： 方法一： 选择“Maven > 样例工程名称 > Lifecycle > clean”，双击“clean”运行maven的clean命令。 选择“Maven > 样例工程名称 > Lifecycle > install”，
运行HBase应用开发程序产生ServerRpcControllerFactory异常如何处理 检查应用开发工程的配置文件hbase-site.xml中是否包含配置项hbase.rpc.controllerfactory.class。 <name>hbase.rpc.controllerfactory
为了运行MRS产品Hive组件的HCatalog接口样例代码，需要完成下面的操作。 以在Windows环境下开发HCatalog方式连接Hive服务的应用程序为例。 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程，获取样例代码解压目录中“src\hive-examples”目录下的样例工程文
配置Hive Python3样例工程 操作场景 为了运行MRS产品Hive组件的Python3接口样例代码，需要完成下面的操作。 操作步骤 客户端机器必须安装有Python3，其版本不低于3.6，最高不能超过3.8。 在客户端机器的命令行终端输入python3可查看Python版本号。如下显示Python版本为3
导入并配置MapReduce样例工程 MapReduce针对多个场景提供样例工程，帮助客户快速学习MapReduce工程。 以下操作步骤以导入MapReduce样例代码为例。 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程，下载样例工程到本地。 导入样例工程到Eclipse开发环境。 打开Eclipse，选择“File
driver.extraClassPath”参数值中添加服务端的依赖包路径，如“/opt/huawei/Bigdata/FusionInsight/spark/spark/lib/streamingClient/*”。 将各服务端节点的“spark-examples_2.10-1.5
可避免超过kafka定义的阈值。一般建议以5-10秒/次为宜。 方式二：将kafka的阈值调大，建议在MRS Manager中的Kafka服务进行参数设置，将socket.request.max.bytes参数值根据应用场景，适当调整。 父主题： Spark应用开发常见问题
使用IBM JDK产生异常，提示“Problem performing GSS wrap”信息 问题 使用IBM JDK产生异常，提示“Problem performing GSS wrap”信息 回答 问题原因： 在IBM JDK下建立的JDBC connection时间超过登
fka。 创建Topic。 在服务端配置用户创建topic的权限。 开启Kerberos认证的安全集群将Kafka的Broker配置参数“allow.everyone.if.no.acl.found”的值修改为“true”。配置完后重启kafka服务。未开启Kerberos认证的普通集群无需此配置。
告警属性 告警ID 告警级别 是否可自动清除 50224 重要 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群或系统名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。
阈值配置 > 服务 > Mapreduce”修改阈值。当MapReduce JobHistoryServer堆内存使用率小于或等于阈值时，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 可自动清除 18009 严重 是 告警参数 参数名称 参数含义 ServiceName 产生告警的服务名称。
配置场景 在使用集群中，如果需要在多主实例模式与多租户模式之间切换，则还需要进行如下参数的设置。 多租户切换成多主实例模式 修改Spark2x服务的以下参数： spark.thriftserver.proxy.enabled=false spark.scheduler.allocation
Memory）。因此，提供数据汇聚功能特性，在基本不牺牲性能的情况下尽力避免OOM。 配置描述 提供两种不同的数据汇聚功能配置选项，两者在Spark JDBCServer服务端的tunning选项中进行设置，设置完后需要重启JDBCServer。 表1 参数说明 参数 说明 默认值 spark.sql.bigdata
在Spark应用执行过程中NodeManager出现OOM异常 问题 当开启Yarn External Shuffle服务时，在Spark应用执行过程中，如果当前shuffle连接过多，Yarn External Shuffle会出现“java.lang.OutofMemoryError:
16T的文本数据转成4T Parquet数据失败 问题 使用默认配置时，16T的文本数据转成4T Parquet数据失败，报如下错误信息。 Job aborted due to stage failure: Task 2866 in stage 11.0 failed 4 times
直尝试为同一个NM分配任务。 可以通过两种方式来避免上述问题： 使用其他的nodeSelectPolicy，如RANDOM。 参考修改集群服务配置参数，进入Yarn“全部配置”页面。在搜索框搜索以下参数，通过“yarn-site.xml”文件更改以下属性： “yarn.resourcemanager
Password cannot be null if SASL is enabled异常 问题 运行Spark的应用启用了ExternalShuffle，应用出现了Task任务丢失，原因是由于java.lang.NullPointerException: Password cannot
查询HBase全局二级索引信息 场景介绍 用户可以使用全局二级索引工具批量查看某个数据表相关索引的定义及状态。 查询HBase全局二级索引信息 在HBase客户端执行以下命令可查看索引的定义及状态： hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global
批量构建HBase全局二级索引数据 场景介绍 在用户的表中预先存在大量数据的情况下，可基于MapReaduce任务，批量构建已有数据的索引数据。 批量构建全局二级索引数据 只有处于INACTIVE状态的索引才能进行批量构建，如需重建索引数据，请先修改索引状态。 数据表中存在大量数
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