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beeline客户端报错“OutOfMemoryError” 问题背景与现象 beeline客户端查询大量数据时，报OutOFMemoryError：Java heap space，具体报错信息如下： org.apache.thrift.TException: Error in calling
Query Language—持续查询语言）。CQL具有以下几个特点： 使用简单：CQL语法和标准SQL语法类似，只要具备SQL基础，通过简单地学习，即可快速地进行业务开发。 功能丰富：CQL除了包含标准SQL的各类基本表达式等功能之外，还特别针对流处理场景增加了窗口、过滤、并发度设置等功能。
执行Kafka Topic创建操作时发现Partition的Leader显示为none 问题背景与现象 在使用Kafka客户端命令创建Topic时，发现创建Topic Partition的Leader显示为none。 [root@10-10-144-2 client]# kafka-topics
Storm业务拓扑配置GC参数不生效 问题背景与现象 业务拓扑代码中配置参数topology.worker.childopts不生效，关键日志如下： [main] INFO b.s.StormSubmitter - Uploading topology jar /opt/jar/example
并行处理）SQL查询引擎。 它是一个用C++和Java编写的开源软件。 与其他Hadoop的SQL引擎相比，它拥有高性能和低延迟的特点。 背景信息 假定用户开发一个应用程序，用于管理企业中的使用A业务的用户信息，使用Impala客户端实现A业务操作流程如下： 普通表的操作： 创建用户信息表user_info。
执行join操作时localtask启动失败 问题背景与现象 执行join等操作，数据量较小时，会启动localtask执行，执行过程会报错： jdbc:hive2://10.*.*.*:21066/> select a.name ,b.sex from student a join
执行Kafka Topic删除操作时发现无法删除 问题背景与现象 在使用Kafka客户端命令删除Topic时，发现Topic无法被删除。 kafka-topics.sh --delete --topic test --zookeeper 192.168.234.231:2181/kafka
Consumer消费数据时存在重复消费现象 问题背景与现象 当数据量较大时会频繁地发生rebalance导致出现重复消费的情况，关键日志如下： 2018-05-12 10:58:42,561 | INFO | [kafka-request-handler-3] | [GroupCoordinator
Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘（Data Mining）：在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析，可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。 查询分析（Query Ana
体量轻、性能高、易使用的特点，支持对接Hadoop与Spark生态，适用于工业物联网应用中海量时间序列数据高速写入和复杂分析查询的需求。 背景信息 假定某某集团旗下有3个生产线，每个生产线上有5台设备，传感器会实时采集这些设备的指标数据（例如温度、速度、运行状态等），如图1所示。
Spark2x多主实例 背景介绍 基于社区已有的JDBCServer基础上，采用多主实例模式实现了其高可用性方案。集群中支持同时共存多个JDBCServer服务，通过客户端可以随机连接其中的任意一个服务进行业务操作。即使集群中一个或多个JDBCServer服务停止工作，也不影响用
Spark2x多租户 背景介绍 JDBCServer多主实例方案中，JDBCServer的实现使用YARN-Client模式，但YARN资源队列只有一个，为了解决这种资源局限的问题，引入了多租户模式。 多租户模式是将JDBCServer和租户绑定，每一个租户对应一个或多个JDBC
包周期集群不支持该方式缩容，仅按需计费集群支持该方式缩容。如需缩容包周期计费类型的节点，请参考退订MRS包周期集群指定节点进行操作。 背景信息 目前支持缩容Core节点和Task节点，不支持缩容Master节点。对集群进行缩容时，只需要在界面调整节点个数，MRS会自动选择缩容节点，完成缩容任务。
Consumer初始化成功但是无法从Kafka中获取指定Topic消息 问题背景与现象 使用MRS安装集群，主要安装ZooKeeper、Flume、Kafka、Storm、Spark。 使用Storm、Spark、Flume或者自己编写consumer代码来消费Kafka中指定T
Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘（Data Mining）：在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析，可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。 查询分析（Query Ana
shell进入HBase Shell命令行界面。 需要根据导入数据，规划HBase数据表的表名、rowkey、列族、列，考虑好row key分配在创建表时进行预分割。 执行以下命令创建表“student_info”。 create 'student_info', {NAME => 'base',COMPRESSION
code:floor:uuid row_id_construct_columns_terminal HBase数据表的rowkey组成列的分割字符 ： 例如一个由building_code:house_code:floor:uuid四列组成的rowkey的建表语句如下： CREATE
eeper设计目标是用来解决那些复杂，易出错的分布式系统难以保证数据一致性的。不必开发专门的协同应用，十分适合高可用服务保持数据一致性。 背景信息 在使用客户端前，除主管理节点以外的客户端，需要下载并更新客户端配置文件。 操作步骤 MRS 2.x及以前版本集群执行以下操作： 下载客户端配置文件。
Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘（Data Mining）：在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析，可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。 查询分析（Query Ana
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