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kafkaSessionization。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时,outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。 object kafkaSessionization { def main(args: Array[String]):
表3 历史API接口 接口 功能 API URI V1.1 作业管理接口 新增作业并执行 POST /v1.1/{project_id}/jobs/submit-job 查询作业exe对象列表 GET /v1.1/{project_id}/job-exes 查询作业exe对象详情 GET
告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 12066 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。 对系统的影响 可能会导致部分需要连接此节点的操作(如重启、同步配
org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter - number of splits:2 13405 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter - Submitting tokens
初始化HDFS 功能简介 在使用HDFS提供的API之前,需要先进行HDFS初始化操作。过程为: 加载HDFS服务配置文件,并进行kerberos安全认证。 认证通过后,实例化Filesystem。 此处kerberos安全认证需要使用到的keytab文件,请提前准备。 配置文件介绍
用户同时还需要至少manager_viewer权限的角色。 获取运行状态的Oozie服务器(任意实例)URL,如“https://10.1.130.10:21003/oozie”。 获取运行状态的Oozie服务器主机名,如“10-1-130-10”。 获取Yarn ResourceManager主节点IP,如10
的事务特性主要用于以下两种场景: 生产者发送多条数据可以封装在一个事务中,形成一个原子操作。多条消息要么都发送成功,要么都发送失败。 read-process-write模式:将消息消费和生产封装在一个事务中,形成一个原子操作。在一个流式处理的应用中,常常一个服务需要从上游接收消
的事务特性主要用于以下两种场景: 生产者发送多条数据可以封装在一个事务中,形成一个原子操作。多条消息要么都发送成功,要么都发送失败。 read-process-write模式:将消息消费和生产封装在一个事务中,形成一个原子操作。在一个流式处理的应用中,常常一个服务需要从上游接收消
nettyconnector.registerserver.topic.storage:设置NettySink的IP、端口及并发度信息在第三方注册服务器上的路径(必填),例如: nettyconnector.registerserver.topic.storage: /flink/nettyconnector
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。 对系统的影响 omm用户或密码过期,Manager各节点互信不可用,无法对服务提供管理功能。 可能原因 系统omm用户或密码即将过期。
原因:弹出的URL地址(如https://<hostname>:20026/Spark2x/JobHistory2x/xx/history/application_xxx/jobs/),其中的<hostname>没有在Windows系统的hosts文件中添加域名信息,导致DNS查找失败无法显示此网页。 解决措施: 建
log 服务启动前初始化集群的日志。 startDetail.log 启动服务的日志。 stopDetail.log 停止服务的日志。 cleanupDetail.log 服务执行cleanup的日志。 check-serviceDetail.log 服务安装完成之后验证服务状态的。
kafkaSessionization。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时,outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。 object kafkaSessionization { def main(args: Array[String]):
line.split(" ")).map(w => (w,1)).reduceByKey(_+_).collect() spark-submit 用于提交Spark应用到MRS集群中运行,并返回运行结果。需要指定class、master、jar包以及入参。 示例:执行jar包中的Grou
解决ClickHouse banlance服务日志中打印ClickHouse用户明文密码的问题。 解决ClickHouse内存越界导致服务重启的问题。 解决ClickHouse磁盘健康场景数据盘误被隔离的问题。 解决ClickHouse并发任务导致服务无响应、优化健康监控细分支持亚健康精监测等场景的问题。
如果不包含,将上述内容添加到配置项末尾处。 查看调测结果 通过MapReduce服务的WebUI进行查看 使用具有任务查看权限的用户登录FusionInsight Manager,选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Mapreduce > JobHistoryServer”进入Web界面后查看任务执行状态。
数据库用户添加删除操作日志 (需添加依赖DBService的服务) install.log 安装日志 preStartDBService.log 预启动日志 start_dbserver.log DBServer启动操作日志(需执行启动DBService服务的操作) stop_dbserver.log
kafkaSessionization。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时,outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。。 object kafkaSessionization { def main(args: Array[String]):
*从Kafka的一个或多个主题消息。 * <checkPointDir>是Spark Streaming检查点目录。 * <brokers>是用于自举,制作人只会使用它来获取元数据 * <topics>是要消费的一个或多个kafka主题的列表 * <batchTime>是Spark
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。