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确认集群主备管理节点。 远程登录Master1节点，请参见登录MRS集群节点。 Master节点支持Cloud-Init特性，Cloud-init预配置的用户名“root”，密码为创建集群时设置的密码。 执行以下命令切换用户。 sudo su - root su - omm 执行以下命令确认主备管理节点：
告警 > 告警”，在告警列表中，单击此告警所在行的，查看该告警的OMS数据库备节点IP地址。 以root用户登录主OMS数据库节点，用户密码为安装前用户自定义，请咨询系统管理员。 执行ping 备OMS数据库心跳IP地址命令检查备OMS数据库节点是否可达。 是，执行6。 否，执行4。
组 表示作业所属组。 开始 表示作业开始时间。 持续时间 表示作业运行使用的时间。 Id 表示作业的编号，由系统自动生成。 如果MRS集群安装了Spark组件，则默认会启动一个作业“Spark-JDBCServer”，用于执行任务。 搜索作业 在“作业浏览器”的搜索栏，输入指定的
e.printStackTrace(); System.out.println(e.getHttpStatusCode()); System.out.println(e.getRequestId());
e.printStackTrace(); System.out.println(e.getHttpStatusCode()); System.out.println(e.getRequestId());
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fault/gc_thresh* 512 2048 4096 还可以将以下参数添加到“/etc/sysctl.conf”中，即使主机重启，配置依然能生效。 net.ipv4.neigh.default.gc_thresh1 = 512 net.ipv4.neigh.default
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("KafkaWriter") // 配置Kafka val kafkaParams = new Properties() kafkaParams.put("metadata
employees_info_extended ADD COLUMNS (tel_phone STRING, email STRING); 建表时配置Hive数据加密 指定表的格式为RCFile（推荐使用）或SequenceFile，加密算法为ARC4Codec。SequenceFile
employees_info_extended ADD COLUMNS (tel_phone STRING, email STRING); 建表时配置Hive数据加密 指定表的格式为RCFile（推荐使用）或SequenceFile，加密算法为ARC4Codec。SequenceFile
> 告警”，在告警列表中单击此告警“操作”栏中的“清除”，在弹出窗口中单击“确定”，处理完毕。 单击该JournalNode实例，查看其“配置状态”是否为“已同步”。 是，执行8。 否，执行6。 勾选该JournalNode实例，单击“启动实例”，等待启动完成。 等待5分钟后，查看告警是否清除。
解决ClickHouse Mysql引擎偶现卡顿问题（root补丁修复）。 解决ClickHouse内存暴涨后出现停止响应的问题。 解决修改ClickHouse配置时nodeagent会增加Zookeeper连接，旧连接不会释放导致Zookeeper不可用的问题。 解决ClickHouse偶现内置cl
examples.FemaleInfoCollection类。 样例代码获取方式请参考获取MRS应用开发样例工程。 代码样例： //创建一个配置类SparkConf，然后创建一个SparkContext SparkConf conf = new SparkConf().se
fault/gc_thresh* 512 2048 4096 还可以将以下参数添加到“/etc/sysctl.conf”中，即使主机重启，配置依然能生效。 net.ipv4.neigh.default.gc_thresh1 = 512 net.ipv4.neigh.default
执行如下命令挂载新磁盘。 mount 新磁盘 挂载点 例如：mount /dev/sdd1 /srv/BigData/data1 如果挂载不上，请执行如下命令重载配置后重新挂载。 systemctl daemon-reload 执行如下命令为新磁盘增加omm用户权限。 chown omm:wheel 挂载点
打开FusionInsight Manager页面，在实时告警列表中，单击此告警所在行的，获取告警所在主机IP地址。 以root用户登录告警所在主机，用户密码为安装前用户自定义，请咨询系统管理员。 执行以下命令查看文件句柄占用较多的进程。 for proc in /proc/[0-9]*; do if
BUCKET_NUM计算的，BUCKET_NUM默认为1024，可以通过table.optimizer.distinct-agg.split.bucket-num选项进行配置。 第二次聚合是由原始group key进行shuffle，并使用SUM聚合来自不同buckets的COUNT DISTINCT值。由于相同的distinct
e.printStackTrace(); System.out.println(e.getHttpStatusCode()); System.out.println(e.getRequestId());
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