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可能原因 HDFS服务异常 Yarn服务异常 Yarn队列资源不足 计算实例进程故障 处理步骤 检查HDFS服务状态。 在告警列表中，查看是否有“ALM-14000 HDFS服务不可用”告警产生。 是，执行2。 否，执行4。 参考ALM-14000 HDFS服务不可用告警帮助指导处理该告警。
集群监测21401端口，普通模式集群监测21400端口。 是，执行4。 否，重启RangerAdmin故障实例或Ranger服务，执行3。 重启服务期间服务不可用，业务中断。重启实例期间实例不可用，当前实例节点任务会执行失败。 在告警列表中查看“RangerAdmin状态异常”告警是否清除。
增加常量字段 概述 “增加常量字段”算子，用于直接生成常量字段。 输入与输出 输入：无 输出：常量字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 配置字段 配置常量字段相关信息： 输出字段名：配置字段名。 类型：配置字段类型。 时间格式：字段类型为“DAT
剪切字符串 概述 “剪切字符串”算子，截取已有字段的值，生成新的字段。 输入与输出 输入：需要截取的字段 输出：截取后生成的新字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 被截取的字段 配置被截取字段相关信息： 输入字段名：配置输入字段名，需填写上一个转换步骤生成的字段名。
CarbonData常见问题 为什么对decimal数据类型进行带过滤条件的查询时会出现异常输出？ 如何避免对历史数据进行minor compaction？ 如何在CarbonData数据加载时修改默认的组名？ 为什么INSERT INTO CARBON TABLE失败？ 为什么含转义字符的输入数据记录到Bad
性能。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 操作步骤 参数入口： 在FusionInsight Manager系统中，选择“集群 > 服务 > HDFS > 配置”，选择“全部配置”。在搜索框中输入参数名称。 表1 HDFS写性能优化配置 参数 描述 默认值 dfs.datanode
Hue常见问题 使用Hive输入use database语句失效 使用Hue WebUI访问HDFS文件失败 在Hue页面上传大文件失败 Hue WebUI中Oozie编辑器的时区设置问题 访问Hue原生页面时间长，文件浏览器报错Read timed out 父主题： 使用Hue（MRS
当集群数据量达到一定规模后，JVM的默认配置将无法满足集群的业务需求，轻则集群变慢，重则集群服务不可用。所以需要根据实际的业务情况进行合理的JVM参数配置，提高集群性能。 操作步骤 参数入口： HBase角色相关的JVM参数需要配置在安装有HBase服务的节点的“${BIGDATA_HOME}/FusionIns
JobHistory Server和JDBCServer的JVM参数如表3所示。在服务端配置文件“ENV_VARS”中进行配置。JobHistory Server和JDBCServer的日志级别在服务端配置文件“log4j.properties”中设置。 表3 进程的JVM参数2 参数
”、“supergroup”组和“manager_view”角色，主组为“hive”。 该用户用于登录Hue WebUI。 操作步骤 登录服务页面：单击集群名称，登录集群详情页面，选择“组件管理”。 若集群详情页面没有“组件管理”页签，请先完成IAM用户同步（在集群详情页的“概览
-java-5.1.21.jar。 重启Loader服务。 MRS 3.x及之后版本： 修改关系型数据库对应的驱动jar包文件权限。 登录Loader服务的主备管理节点，获取关系型数据库对应的驱动jar包保存在Loader服务主备节点的lib路径：“${BIGDATA_HOME}
Phoenix BulkLoad Tool使用限制说明 问题 当更新索引字段数据时，若用户表已经存在一批数据，则BulkLoad工具不能更新全局和局部可变索引。 回答 问题分析 创建表。 CREATE TABLE TEST_TABLE( DATE varchar not null
创建FlinkServer权限角色 该任务指导MRS集群管理员在Manager创建并设置FlinkServer的角色。FlinkServer角色可设置FlinkServer管理员权限以及应用的编辑和查看权限。 用户需要在FlinkServer中对指定的用户设置权限，才能够更新数据、查询数据和删除数据等。
lustering服务来重写数据以优化Hudi数据湖文件的布局。 Clustering服务可以异步或同步运行，Clustering会添加了一种新的REPLACE操作类型，该操作类型将在Hudi元数据时间轴中标记Clustering操作。 Clustering服务基于Hudi的MV
DESC查询表结构 本章节主要介绍ClickHouse查询表结构的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 DESC|DESCRIBE TABLE [database_name.]table [INTO OUTFILE filename] [FORMAT format] 使用示例 例如查询表t1的表结构：
准备Kafka应用开发环境 准备本地应用开发环境 准备连接Kafka集群配置文件 导入并配置Kafka样例工程 父主题： Kafka开发指南（普通模式）
ClickHouse应用开发简介 ClickHouse简介 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算
开发Spark应用 Spark Core样例程序 Spark SQL样例程序 通过JDBC访问Spark SQL样例程序 Spark读取HBase表样例程序 Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序 Spark
调测IoTDB应用 在本地Windows环境中调测IoTDB应用 在Linux环境中调测JDBC或Session应用 在Flink WebUI和Linux环境中调测Flink应用 在Linux环境中调测Kafka应用 在IoTDBServer节点调测UDF应用 父主题： IoTDB开发指南（安全模式）
准备HBase应用开发环境 准备HBase应用开发和运行环境 导入并配置HBase样例工程 配置HBase应用安全认证 父主题： HBase开发指南（安全模式）
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