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指定JDBC连接的URL，格式为：jdbc:mysql://MySQL数据库IP地址:MySQL的端口/数据库名称。 --username 连接MySQL数据库的用户名。 -password 连接MySQL数据库的用户密码。命令中如果携带认证密码信息可能存在安全风险，在执行命令前建议关闭系统的history命令记录功能，避免信息泄露。
apred-site.xml）设置如下参数。 表1 参数描述 参数 描述 默认值 mapreduce.shuffle.address 指定地址来运行shuffle服务，格式是IP:PORT，参数的默认值为空。当参数值为空时，将绑定localhost，默认端口为13562。 说明：
Tasks页面显示了运行在HBase上的任务信息，包括开始时间，状态等信息，如图4所示。 图4 Tasks基本信息 在HBase的Web UI页面中，Table Details页面展示的是HBase存储表的概要信息，如图5所示。 图5 TableDetails 在HBase的Web UI页面中，Debug
图表”，在“图表分类”选择“OBS数据写操作”，在“OBS的write接口调用失败数-所有实例”图表上查看OBS的write接口调用失败数最大值所在的实例的主机名称，例如，下图所示的主机名称为：node-ana-corevpeO003： 选择“运维 > 日志 > 下载”，在“服务”中勾选“meta
files 此参数用于将libch.so和libjsig.so分发到所有节点上，以便所有节点上的executors使用spark.executorEnv.LD_PRELOAD参数提前加载。 x86平台上参数值设置为：{客户端安装目录}/Spark/spark/native/libch
Tasks页面显示了运行在HBase上的任务信息，包括开始时间，状态等信息，如图4所示。 图4 Tasks基本信息 在HBase的Web UI页面中，Table Details页面展示的是HBase存储表的概要信息，如图5所示。 图5 TableDetails 在HBase的Web UI页面中，Debug
into table dataorigin; 执行如下命令创建Kudu表，其中kudu.master_addresses地址为KuduMaster实例的IP，请根据实际集群地址填写。 create table dataorigin2 (name string,age string,pt string
UI”后的链接进入CDL WebUI界面。 根据2中的任务名找到对应的失败作业，单击所在行的“运行异常”或“已失败”链接。 在弹出的界面中查看报错信息进行故障修复，如图1为在Yarn上运行的任务被手动kill导致CDL任务异常，其他任务失败信息还可参考trace部分异常报错信息，如图2所示。 图1
Producer运行窗口 在Linux调测程序 在IntelliJ IDEA中，在生成jar包之前配置工程的“Artifacts”信息。 打开IntelliJ IDEA，选择“File > Project Structures...”进入“Project Structure”页面。 在“Project
--zookeeper {ip:port}/kafka “--zookeeper”后面填写的是ZooKeeper地址，需要改为安装集群时配置的ZooKeeper地址。 在Linux系统中完成拓扑的提交。提交命令示例（拓扑名为kafka-test）： storm jar /opt/jartarget/source
RegionServer数太少。 HBase 单个RegionServer上Region数过多。 HBase RegionServer堆大小较小。 资源不足。 相关参数配置不合理。 处理步骤 检查相关配置是否合理 在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 >
服务 > Hive > 配置 > 全部配置”。 选择“HiveServer（角色） > 自定义”，对参数文件“hive-site.xml”添加自定义参数，设置“名称”为“hive.allow.show.create.table.in.select.nogrant”，“值”为“true
处理步骤 检查是否有"Sssd服务异常"告警。 在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 > 告警 > Kafka默认用户状态异常 > 定位信息”。查看告警上报的实例的主机名。 根据告警提示的主机信息，登录到该节点上。 执行id -Gn kafka，查看返回结果是否报"No
时序数据库中。 数据湖：其他IT系统上的数据，时序数据库可以通过跨源分析能力与数据湖中的全量数据进行关联，与IT数据进行进一步的复杂分析。 HetuEngine：跨源分析引擎，可以连接多个大数据组件进行数据查询，并可以将多个大数据组件中的数据在HetuEngine中进行统一分析。
apred-site.xml）设置如下参数。 表1 参数描述 参数 描述 默认值 mapreduce.shuffle.address 指定地址来运行shuffle服务，格式是IP:PORT，参数的默认值为空。当参数值为空时，将绑定localhost，默认端口为13562。 说明：
控制HLog文件在写入到HDFS时的同步程度。如果为true，HDFS在把数据写入到硬盘后才返回；如果为false，HDFS在把数据写入OS的缓存后就返回。 把该值设置为false比true在写入性能上会更优。 true hbase.hfile.hsync 控制HFile文件在写入到HD
ployees_info中加载数据。从本节中可以掌握如何从本地文件系统、MRS集群中加载数据。以关键字LOCAL区分数据源是否来自本地。 在启用了安全服务的集群中执行如下操作，需要在数据库中具有UPDATE权限及对加载数据文件具有owner权限和读写权限，详情请参见Hive应用开发概述。
使用spark-beeline运行SQL语句，执行4。 执行SQL语句时，需要添加参数“--driver-memory”，设置内存大小，例如： /spark-sql --master=local[4] --driver-memory=512M -f /tpch.sql 在执行SQL语句前，请使用MRS集群管理员用户修改内存大小配置。
Manager，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > 告警对应的顶级Znode服务组件”，在该服务的“配置”页面中，单击“全部配置”，搜索“zk.quota.number”配置项，调大服务在ZooKeeper上的顶层目录的数量配额，单击“保存”。 如果告警对应的顶级Znode服务组件为Cl
操作场景 在程序代码完成开发后，建议您上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Flink客户端的运行步骤是一样的。 基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行，只支持在Linux环境下运行。 操作步骤 在IntelliJ
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