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/user/mapred:755 配置HDFS文件和目录的权限 HDFS支持用户进行文件和目录默认权限的修改。HDFS默认用户创建文件和目录的权限的掩码为“022”，如果默认权限满足不了用户的需求，可以通过配置项进行默认权限的修改。 参数入口： 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS的“全部配置”页面，在搜索框中输入参数名称。
RS集群，需要在删除组件或者集群后，手工将OBS上相关的业务数据进行删除。 删除MRS按需集群 登录MRS管理控制台。 在左侧导航栏中选择“现有集群”。 在需要删除的集群对应的“操作”列中，单击“删除”。如果确认删除，在弹出的“删除集群”窗口中输入“DELETE ”，单击“确定”。
配置场景 在HDFS中，如果删除HDFS的文件，删除的文件将被移动到回收站（trash）中，不会被立即清除，以便在误操作的情况下恢复被删除的数据。被删除的文件在超过老化时间后将变为老化文件，会基于系统机制清除或用户手动清除。 您可以设置文件保留在回收站中的时间阈值，一旦文件保存时间超过此
IDEA不要使用相同的workspace和相同路径下的示例工程。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。 7-zip 用于解压“*.zip”和“*.rar”文件，支持7-zip 16.04版本。 准备运行环境 进行应用开发时，需要同时准备代码的运行调测的环境，用于验证应用程序运行正常。
长时间运行的集群会因为曾经删除过大量的文件，或者集群中的节点做磁盘扩容等操作导致节点上出现磁盘间数据不均衡的现象。磁盘间数据不均衡会引起HDFS整体并发读写性能的下降或者因为不恰当的HDFS写策略导致业务故障。此时需要平衡节点磁盘间的数据密度，防止异构的小磁盘成为该节点的性能瓶颈。 本章节适用于MRS 3
系统可用内存”， 否则会导致IoTDB启动失败。 查询场景调优举例：如果查询的范围比较大，单个序列10000个点以上，JVM分配内存的20% / 序列数 > 160K，即为默认配置下存储引擎对查询最友好的状态。 序列和内存大小举例：500万序列，对应内存配置为：-Xms128G -Xmx128G
让DataNode根据磁盘剩余空间大小，优先选择磁盘剩余空间多的节点存储数据副本。 针对新写入到本DataNode的数据会优先写磁盘剩余空间多的磁盘。 部分磁盘使用率较高，依赖业务逐渐删除在HDFS中的数据（老化数据）来逐渐降低。 父主题： 使用HDFS
环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar，只需将样例工程复制到编译机器上即可。 用户需保证worker和driver的Python版本一致，否则将报错："Python
第一次采集的数据中，第4列的数字是“rd_ios_old”，第8列的数字是“wr_ios_old”，第13列的数字是“tot_ticks_old”。 第二次采集的数据中，第4列的数字是“rd_ios_new”，第8列的数字是“wr_ios_new”，第13列的数字是“tot_ticks_new”。 则上图中svctm值为：
以下为Hive SQL在哪个阶段执行变慢的排查方法： HiveServer编译变慢 查看HiveServer审计日志“/var/log/Bigdata/audit/hive/hiveserver/hive-audit.log”，搜索运行的SQL，如图1的SQL为“show databas
运行作业。 Flink对接OBS 使用安装客户端的用户登录Flink客户端安装节点。 执行如下命令初始化环境变量。 source 客户端安装目录/bigdata_env 配置好Flink客户端，具体配置参考从零开始使用Flink的步骤1至步骤4。 启动session。 普通集群（未开启Kerberos认证）
SELECT操作可以进行一定的调优操作。 查询的数据是大量的小文件。 查询的数据是较多的大文件。 在Beeline/JDBCServer模式下使用非Spark用户操作。 操作步骤 可对INSERT...SELECT操作做如下的调优操作。 如果建的是Hive表，将存储类型设为Parquet，从而减少执行INSERT
者MetaStore的请求以及记录执行的语句是什么。 如下的HiveServer审计日志，表示在2016-02-01 14:51:22 用户user_chen向HiveServer发起了show tables请求，客户端IP为192.168.1.18。 如下的MetaStore审计日志，表示在2016-01-29
长时间运行的集群会因为曾经删除过大量的文件，或者集群中的节点做磁盘扩容等操作导致节点上出现磁盘间数据不均衡的现象。磁盘间数据不均衡会引起HDFS整体并发读写性能的下降或者因为不恰当的HDFS写策略导致业务故障。此时需要平衡节点磁盘间的数据密度，防止异构的小磁盘成为该节点的性能瓶颈。 本章节适用于MRS 3
动期间等待所有region server的WAL分割，以避免数据不一致问题。一旦WAL分割完成，HMaster将进行用户region的分配。所以当在集群异常的场景下，WAL分割可能需要很长时间，这取决于多个因素，例如太多的WALs，较慢的I/O，region servers不稳定等。
在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > Yarn”，勾选“集群管理操作权限”。 说明： 设置Yarn管理员权限需要重启Yarn服务，才能使保存的角色配置生效。 设置用户在指定Yarn队列提交任务的权限 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > Yarn >
问题背景与现象 3.1.2及之前的3.x版本集群，NameNode节点存在ALM-12027主机PID使用率超过阈值告警，节点Java进程可能出现“unable to create new native thread”报错。 原因分析 使用以下命令统计节点进程的线程数并排序。 ps -efT
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。 对系统的影响 DataNode容量不足，会影响到HDFS的数据写入。 可能原因 集群磁盘容量已满。
图3 Project Defaults 在打开的“Project Structure”页面中，选择“SDKs”，单击绿色加号添加JDK。 图4 添加JDK 在弹出的“Select Home Directory for JDK”窗口，选择对应的JDK目录，然后单击“OK”。 图5 选择JDK目录
Hudi/component_env kinit 创建的用户 新创建的用户需要修改密码，更改密码后重新kinit登录。 普通模式（未开启kerberos认证）无需执行kinit命令。 多服务场景下，在source bigdata_env之后，请先source Spark服务的component_env，再去source
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