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Manager界面，选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”框中勾选待操作集群的“Flume”。 单击右上角的时间编辑按钮，设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后1小时，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除 此告警修复后，系统会自动清除此告警，无需手工清除。
Manager界面，选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”框中勾选待操作集群的“Guardian”。 单击右上角的设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后1小时，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除 此告警修复后，系统会自动清除此告警，无需手工清除。
API：提供基于窗口的API。 资源调度器：新增基于资源的调度器插件，可以在拓扑定义时指定可使用的最大资源，并且通过配置的方式指定用户的资源配额，从而管理该用户名下的拓扑资源。 State Management：提供带检查点机制的Bolt接口，当事件失败时，Storm会自动管理bolt的状态并且执行恢复。
bk/”，保存的文件名格式为<yyyy-MM-dd_HH-mm-ss>.tar.gz。默认情况下，保存的文件个数为7份（即7天的日志），超过7份文件时会自动删除7天前的文件。 管理审计日志每次导出到OBS的数据范围是从最近一次成功导出到OBS的日期至本次执行任务的日期。管理审计日
如何获取Topic的分布信息 用户问题 如何获取Topic在Broker实例的分布信息？ 前置操作 前提条件 已安装Kafka、ZooKeeper客户端。 操作步骤 以客户端安装用户，登录安装Kafka客户端的节点。 切换到Kafka客户端安装目录，例如“/opt/client”。
如果待创建的表有一个常用于过滤的列 ，例如80%以上的场景使用此列过滤。 针对此类场景，调优方法如下： 将常用于过滤的列放在sort_columns第一列。 例如，msname作为过滤条件在查询中使用的最多，则将其放在第一列。创建表的命令如下，其中采用msname作为过滤条件的查询性能将会很好。
Manager界面，选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”框中勾选待操作集群的“Ranger”。 单击右上角的设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后1小时，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除 此告警修复后，系统会自动清除此告警，无需手工清除。
是否跳过ZooKeeper节点的权限检查。 no maxClientCnxns ZooKeeper的最大连接数，在连接数多的情况下，建议增加。 2000 LOG_LEVEL 日志级别，在调试的时候，可以改为DEBUG。 INFO acl.compare.shortName 当Znode的ACL权限认
如果“/system/balancer.id”文件的释放时间超过了软租期60s，则第二次执行Balance操作的客户端的append操作会抢占租约，此时最后一个block处于under construction或者under recovery状态，会触发block的恢复操作，那么“/system/balancer
“文件浏览器”的“主页”默认进入当前登录用户的主目录。界面将显示目录中的子目录或文件的以下信息： 表1 HDFS文件属性介绍 属性名 描述 名称 表示目录或文件的名称。 大小 表示文件的大小。 用户 表示目录或文件的属主。 组 表示目录或文件的属组。 权限 表示目录或文件的权限设置。
Storm核心数据结构，是消息传递的基本单元，不可变Key-Value对，这些Tuple会以一种分布式的方式进行创建和处理。 Stream Storm的关键抽象，是一个无边界的连续Tuple序列。 Topology 在Storm平台上运行的一个实时应用程序，由各个组件（Component）组成的一个DAG（Directed
Manager界面，选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”框中勾选待操作集群的“Ranger”。 单击右上角的设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后1小时，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除 此告警修复后，系统会自动清除此告警，无需手工清除。
间，该channel就被终止了，AM端感知到channel被终止后认为driver失联，然后整个应用停止。 解决办法： 在Spark客户端的“spark-defaults.conf”文件中或通过set命令行进行设置。参数配置时要保证channel过期时间（spark.rpc.io
Int)相同，会将数据通过Shuffle的方式重新分区；当shuffle为false的时候，则只是简单的将父RDD的多个partition合并到同一个task进行计算，shuffle为false时，如果numPartitions大于父RDD的切片数，那么分区不会重新调整。 遇到下列场景，可选择使用coalesce算子：
Int)相同，会将数据通过Shuffle的方式重新分区；当shuffle为false的时候，则只是简单的将父RDD的多个partition合并到同一个task进行计算，shuffle为false时，如果numPartitions大于父RDD的切片数，那么分区不会重新调整。 遇到下列场景，可选择使用coalesce算子
database 该策略允许访问的数据库名称。 test table 该策略允许访问的数据库对应的表名称。 table1 Hive Column 该策略允许访问的数据库对应的表的列名。 name Allow Conditions Select Group：该策略允许访问的用户组。 Select
DATA任务。如果Executor不是不同的节点分配的，CarbonData将会启动较少的task。 解决措施： 您可以适当增大Executor内存和Executor核数，以便YARN可以在每个节点上启动一个Executor。具体的配置方法如下： 配置Executor核数。 将“spark-defaults
并发提交大量oozie任务时，任务一直没有运行 Oozie调度HiveSQL作业报错处理 在MRS集群外客户端提交不了Oozie任务或两个小时才提交成功
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？ 问题 当对decimal数据类型进行带过滤条件的查询时，输出结果不正确。 例如， select * from carbon_table where num = 1234567890123456.22; 输出结果：
Int)相同，会将数据通过Shuffle的方式重新分区；当shuffle为false的时候，则只是简单的将父RDD的多个partition合并到同一个task进行计算，shuffle为false时，如果numPartitions大于父RDD的切片数，那么分区不会重新调整。 遇到下列场景，可选择使用coalesce算子：
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