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当丢失的块数量小于或等于阈值时，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 可自动清除 14003 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。 RoleName 产生告警的角色名称。 HostName 产生告警的主机名。 NSName 产生告警的NameService名称。
> 样例工程名称 > Lifecycle > compile”，双击“compile”运行maven的compile命令。 图3 mavne工具 clean和compile 方法二 在IDEA的下方Terminal窗口进入“pom.xml”所在目录，手动输入mvn clean compile命令进行编译。
ight_Cluster_集群ID_Services_Client.tar”。本章节仅以集群ID为1进行介绍，请以实际集群ID为准。 以客户端安装用户登录将要安装客户端的服务器。 进入安装包所在目录，执行如下命令解压软件包。 cd /tmp/FusionInsight-Client
该样例仅支持在Linux节点上运行。 操作步骤 客户端机器必须安装有Python，其版本不低于2.6.6，最高不能超过2.7.13。 在客户端机器的命令行终端输入python可查看Python版本号。如下显示Python版本为2.6.6。 Python 2.6.6 (r266:84292, Oct
单击“资源”，查看“Yarn”或者“HDFS 存储”状态，绿色表示资源可用，灰色表示资源不可用。 单击“服务关联”，查看关联的服务表格的“状态”列，“良好”表示组件可正常为关联的租户提供服务，“故障”表示组件无法为租户提供服务。 任意一个检查结果不正常，需要恢复租户数据，请执行4。 单击“恢复租户数据”。
么将会导致业务写入失败。 参数配置项为服务级配置需要重启Kafka，建议在变更窗口做服务级配置修改。 参数描述 如果业务需要保证高可用和高性能。 参考修改集群服务配置参数进入Kafka服务全部配置页面，在服务端配置如表1中参数。 表1 服务端高可用性和高性能参数说明 参数 默认值
需要授予对应的权限。为了实现更严格权限控制，SparkSQL也支持列级别的权限控制。如果要访问别人创建的表上某些列，需要授予列权限。以下介绍使用Manager角色管理功能在表授权、列授权和数据库授权三个场景下的操作。 操作步骤 SparkSQL表授权、列授权、数据库授权与Hiv
为什么不同服务之间互相删除UDF失败 问题 不同服务之间互相删除UDF失败，例如，Spark SQL无法删除Hive创建的UDF。 回答 当前可以通过以下3种方式创建UDF： 在Hive端创建UDF。 通过JDBCServer接口创建UDF。用户可以通过Spark Beeline
Manager（首次登录需要修改密码），选择“集群 > 服务 > CDL”，单击“CDLService UI”右侧的超链接，进入CDLService WebUI界面。 选择“连接管理 > 新增连接”，进入“新增连接”参数配置窗口，参考下表，分别新增“dws”和“hudi”连接，相关数据连接参数介绍请参见创建CDL数据库连接。
{BrokerList} {Topic} 如果开启了kerberos认证，需要将客户端的配置文件“spark-defaults.conf”和sparkJDBC服务端中的配置项spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled置为true。 {zkQuorum}格式为zkIp:2181。
调测Hive Python样例程序 Python样例工程的命令行形式运行 赋予“python-examples”文件夹中脚本的可执行权限。在命令行终端执行以下命令： chmod +x python-examples -R 在“python-examples/pyCLI_nosec
控页面。 集群中部分服务提供服务级别的资源监控项，默认显示12小时的监控数据。用户可单击自定义时间区间。单击可导出相应报表信息，无数据的监控项无法导出报表。支持资源监控的服务及监控项如下表所示。 表1 服务资源监控 服务 监控指标 说明 HDFS 资源使用（按租户） 按租户统计HDFS的资源使用情况。
或数据库，需要授予对应的权限。为了实现更严格权限控制，Hive也支持列级别的权限控制。如果要访问别人创建的表上某些列，需要授予列权限。以下介绍使用Manager角色管理功能在表授权、列授权和数据库授权三个场景下的操作。 安全模式支持配置Hive表、列或数据库的权限，普通模式不支持配置Hive表、列或数据库的权限。
警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 可自动清除 12052 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。 RoleName 产生告警的角色名称。 HostName 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。
筛选出停留时间大于两个小时的女性网民信息。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt/female/” ）下。 运行任务 进
筛选出停留时间大于两个小时的女性网民信息。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt/female/” ）下。 运行任务 进
操作场景 ClickHouse支持多副本能力，进行本地表写入的时候，当前节点的数据会立即更新成功，但其他副本之间的数据同步是异步的。 本章节主要介绍如何配置ClickHouse保证副本间数据强一致。 参数配置 配置ClickHouse副本间数据强一致优先级别：单条语句设置 > 会话级别设置
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”目录下的样例工程，可根据实际业务场景选择对应的样例，相关样例介绍请参见ClickHouse样例工程介绍。 在应用开发环境中，导入样例工程到IntelliJ IDEA开发环境。 在IDEA界面选择“File > New > Project
Kafka Old Producer API使用样例 功能介绍 Producer是消息生产者的角色，负责发布消息到Kafka Broker。 下面代码片段在com.huawei.bigdata.kafka.example.Old_Producer类中，作用在于每秒向指定的Topic发送一条消息。（注意：Old
为什么不同服务之间互相删除UDF失败 问题 不同服务之间互相删除UDF失败，例如，Spark SQL无法删除Hive创建的UDF。 回答 当前可以通过以下3种方式创建UDF： 在Hive端创建UDF。 通过JDBCServer接口创建UDF。用户可以通过Spark Beeline
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