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Memory）：当前程序运行时已经使用的非堆内存，这个值小于分配的非堆内存。 Hadoop 一个分布式系统框架。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用了集群的高速运算和存储。Hadoop能够对大量数据以可靠的、高效的、可伸缩的方式进行分布式处理。Hadoop是可靠的，因为它假设计
返回。比较器将使用两个可为空的参数，表示数组的两个可为空的元素。当第一个可为空的元素小于，等于或大于第二个可为空的元素时，它将返回-1、0或1。如果比较器函数返回其他值（包括NULL），则查询将失败并引发错误。 SELECT array_sort(ARRAY [3, 2, 5, 1
服务器输入路径目录名、输入路径的子目录名及子文件名不能包含特殊字符/\"':;,中的任意字符。 如果设置的作业需要使用指定YARN队列功能，该用户需要已授权有相关YARN队列的权限。 设置任务的用户需要获取该任务的执行权限，并获取该任务对应的连接的使用权限。 操作步骤 设置作业基本信息
rce的实例，通过指定的IoTDBSourceOptions并在IoTDBSource中实现抽象方法convert()，convert()定义了您希望如何转换行数据。 其中在Session对象的参数里，设置IoTDBServer所在的节点IP、端口、用户名和密码。 待连接的IoT
application. 回答 这是性能规格的问题，MapReduce任务运行失败的根本原因是由于ApplicationMaster的内存溢出导致的，即物理内存溢出导致被NodeManager kill。 解决方案： 将ApplicationMaster的内存配置调大，在客户端“客户端安装
Source在按行读取过程中，会忽略掉每一个Event的最后一个换行符，该换行符所占用的数据量指标不会被Flume统计。 Kafka Source Kafka Source从Kafka的topic中消费数据，可以设置多个Source消费同一个topic的数据，每个Source会消费topic的不同partitions。常用配置如表
解决Hive使用udf时内存泄漏的问题 解决int列分区，值为01场景，无法删除分区的问题 解决Hive使用beeline连接出现卡住无法连接 解决Hive监控数据不显示的问题 解决avro格式表查询timestamp字段数据差8小时的问题 安装完成后必须的手动操作 请参考安装完成后必须的手动操作。 补丁兼容关系
框架提交和部署拓扑的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 Flux框架是Storm 0.10.0版本提供的提高拓扑部署易用性的框架。通过Flux框架，用户可以使用yaml文件来定义和部署拓扑，并且最终通过storm jar命令来提交拓扑的一种方式，极大地方便
application. 回答 这是性能规格的问题，MapReduce任务运行失败的根本原因是由于ApplicationMaster的内存溢出导致的，即物理内存溢出导致被NodeManager kill。 解决方案： 将ApplicationMaster的内存配置调大，在客户端“客户端安装
要重启的服务，进入服务页面。在“服务状态”页签单击“更多”，选择“重启服务”或“滚动重启服务”。 在FusionInsight Manager界面，选择“集群 > 服务 > 待操作的服务名称”，单击右上角的“更多”，选择“重启服务”或“滚动重启服务”。 升级路径不一样重启的服务不一样，详情见如下表格。
本章节指导用户通过租户资源绑定新增的Task节点，并提交Spark任务到新增的Task节点。 方案架构 租户是MRS大数据平台的核心概念，使传统的以用户为核心的大数据平台向以多租户为核心的大数据平台转变，更好的适应现代企业多租户应用环境，如图1所示。 图1 以用户为核心的平台和以多租户为核心的平台 对于
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。 设备分区名 产生告警的磁盘分区。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 业务失败：磁盘容量不
最小资源：保证租户能获得的资源（有抢占支持）。取值可以是父租户资源的百分比或绝对值。当租户作业量比较少时，资源会自动借给其他租户，当租户能使用的资源不满足最小资源时，可以通过抢占来要回之前借出的资源。 最大资源：租户最多能使用的资源，租户不能得到比最大资源设定更多的资源。取值可以是父租户资源的百分比或绝对值。
Oozie应用开发步骤 业务分析。 可以使用客户端样例目录中MapReduce程序对日志目录的数据进行分析、处理。 将MapReduce程序的分析结果移动到数据分析结果目录，并将数据文件的权限设置成660。 为了满足每天分析一次的需求，需要每天重复执行一次1.a～1.b。 业务实现。 登录客户端所在节
Oozie应用开发步骤 业务分析。 可以使用客户端样例目录中Mapreduce程序对日志目录的数据进行分析、处理。 将Mapreduce程序的分析结果移动到数据分析结果目录，并将数据文件的权限设置成660。 为了满足每天分析一次的需求，需要每天重复执行一次1.a～1.b。 业务实现。 登录Oozie客
业状态不一致。 管理面提交MR引擎作业当任务有多个map时管理面任务结束统计时间不正确。 SQL中查询表格大于10张时，查询结果排序与实际的排序不符。 JobGateway提交的SparkSql/SparkScript同名列作业展示的结果不正确。 JobBalance连接数监控为空。
组件业务用户 该方式仅适用于Linux操作系统，且安装了HDFS的客户端。 代码认证： 通过获取客户端的principal和keytab文件进行认证。 注意修改代码中的PRINCIPAL_NAME变量为实际使用的值。 private static final String PRNCIPAL_NAME
指定日志路径。 -v 指定日志中的额外信息。 -m <num_maps> 最大的同时运行的执行拷贝的任务数。 -numListstatusThreads 构建被拷贝文件的文件列表时所用的线程数，该选项会提高distcp的运行速度。 -overwrite 覆盖目标位置的文件。 -update
HDFS客户端调用close关闭文件，NameNode收到客户端的close请求之后就会检查最后一个块的完成状态，只有当有足够的DataNode上报了块完成才可用关闭文件，检查块完成的状态是通过checkFileProgress函数检查的，打印如下： 2015-05-27 19:00:27,603
拖到右侧的操作界面中并将其连接。 例如采用Kafka Source、Memory Channel和HDFS Sink，如图3所示。 图3 Flume配置工具示例 双击对应的source、channel以及sink，根据实际环境并参考表1设置对应的配置参数。 如果想在之前的“properties
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