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Transition恢复功能 在HMaster上设置chore服务，用于识别和恢复长期处于Transition的Region。 登录FusionInsight Manager界面，选择“集群 > 服务 > HBase > 配置”，下表是用于启用此功能的配置参数。 表1 参数描述 参数 描述 默认值 hbase
g, pattern, function) → varchar 描述：使用function替换与字符串中的正则表达式模式匹配的子字符串的每个实例。对于每个匹配，以数组形式传递的捕获组都会调用lambda表达式函数。捕获组号从1开始；整个匹配没有分组（如果需要，请用括号将整个表达式括起来）。
问题2：确认JDBCServer服务是否正常，查看对应的端口是否正常监测。 处理步骤 问题1：需要使用特定的URL和MRS Spark的自带的jar包来连接JDBCServer。 问题2：确认JDBCServer服务是否正常，查看对应的端口是否正常监测。 父主题： 使用Spark
进入Yarn原生页面查看MapReduce任务的日志看到报错是无法识别到压缩方式导致错误，看文件后缀是gzip压缩，堆栈却报出是zlib方式。 因此怀疑此语句查询的表对应的HDFS上的文件有问题，Map日志中打印出了解析的对应的文件名，将其从HDFS上下载到本地，看到是gz结尾的文件，使用tar命令解压
磁盘状态区包含了该主机所有为集群配置的磁盘分区，并显示每个磁盘分区的使用情况。 实例列表区 实例列表区显示了该主机所有安装的角色实例，并显示每个角色实例的状态，单击角色实例名称后的日志文件，可在线查看该实例对应日志文件内容。 告警和事件的历史记录 告警和事件的历史记录区显示了当前主机上报的关键告警与事件记录，系统最多可显示20条历史记录。
不同模式下的环境变量 配置场景 当前，在YARN-Client和YARN-Cluster模式下，两种模式的客户端存在冲突的配置，即当客户端为一种模式的配置时，会导致在另一种模式下提交任务失败。 为避免出现如上情况，添加表1中的配置项，避免两种模式下来回切换参数，提升软件易用性。
Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。
重装ECS操作系统，以及修改ECS规格的操作，可能影响集群稳定运行。 如果您对MRS集群节点进行了上述操作，MRS会自动识别并直接删除发生变更的集群节点。 您可以登录MRS管理控制台，通过扩容恢复已经删除的节点。请勿在扩容过程中对正在扩容的节点进行操作。 父主题： 节点管理类
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。 RESName 产生告警的资源名称。 对系统的影响 如果Manager的WebService浮动IP地址异常，用户无法登录和使用Manager。如果Manager的数据库异常，
表列名”时，默认该表的所有列或者是“SQL语句”配置项里配置的查询条件中指明的列。 配置的输入字段个数不能大于实际指定的列数，否则全部数据成为脏数据。 当字段的值与实际的类型不匹配时，该行数据会成为脏数据。 样例 以sqlserver 2014为例，创建测试表test： create
表列名”时，默认该表的所有列或者是“SQL语句”配置项里配置的查询条件中指明的列。 配置的输入字段个数不能大于实际指定的列数，否则全部数据成为脏数据。 当字段的值与实际的类型不匹配时，该行数据会成为脏数据。 样例 以sqlserver 2014为例，创建测试表test： create
CDL是一种简单、高效的数据实时集成服务，能够从各种OLTP数据库中抓取Data Change事件，然后推送至Kafka中，最后由Sink Connector消费Topic中的数据并导入到大数据生态软件应用中，从而实现数据的实时入湖。 CDL服务包含了两个重要的角色：CDLConn
Impala是用于处理存储在Hadoop集群中的大量数据的MPP（大规模并行处理）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：
Impala是用于处理存储在Hadoop集群中的大量数据的MPP（大规模并行处理）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：
不同模式下的环境变量 配置场景 当前，在YARN-Client和YARN-Cluster模式下，两种模式的客户端存在冲突的配置，即当客户端为一种模式的配置时，会导致在另一种模式下提交任务失败。 为避免出现如上情况，添加表1中的配置项，避免两种模式下来回切换参数，提升软件易用性。
Tableau是一款商业智能工具软件，将可信的数据转化为可行的见解。借助直观的人工智能分析平台，帮助人们查看和理解数据并根据数据采取行动，让每一次决策都更加明智。 本章节以Tableau Desktop 2022.2版本为例，讲解如何使用Tableau访问安全模式集群的HetuEngine。
序数据的软件系统。 Apache IoTDB采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能。 IoTDB从存储上对时间序列进行排序，索引和chunk块存储，大大的提升时序数据的查询性能。通过Raft协议，来确保数据的一致性。针对时序场景，对存储数据进行预计算和存储，提升分析场景的性能。针
changelog与CDC格式的数据类似，只不过存储的方式不同，CDC格式数据会将更新前和更新后的数据在一行记录，而changelog数据会将更新数据拆分成两行，一行是对更新前数据的删除操作，一行是更新后的数据插入操作记录。Flink在计算的时候会将基于更新数据的聚合结果删除，再将基于更新后数据的计算结果插入。ch
MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（ta
MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（ta
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