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问题原因: 在IBM JDK下建立的JDBC connection时间超过登录用户的认证超时时间(默认一天),导致认证失败。 IBM JDK的机制跟Oracle JDK的机制不同,IBM JDK在认证登录后的使用过程中做了时间检查却没有检测外部的时间更新,导致即使显式调用relogin也无法得到刷新。
问题原因: 在IBM JDK下建立的JDBC connection时间超过登录用户的认证超时时间(默认一天),导致认证失败。 IBM JDK的机制跟Oracle JDK的机制不同,IBM JDK在认证登录后的使用过程中做了时间检查却没有检测外部的时间更新,导致即使显式调用relogin也无法得到刷新。
产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 附加信息 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 FGC时间超出阈值,会影响到数据的读写。 可能原因 该节点实例内存使用率过大,或配置的堆内存不合理,导致进程GC频繁。
fka数据的任务,系统默认优先处理应用终止前(A段时间)未完成的任务和应用终止到重启完成这段时间内(B段时间)进入Kafka数据生成的任务,最后再处理应用重启完成后(C段时间)进入Kafka数据生成的任务。并且对于B段时间进入Kafka的数据,Spark将按照终止时间(batch
fka数据的任务,系统默认优先处理应用终止前(A段时间)未完成的任务和应用终止到重启完成这段时间内(B段时间)进入Kafka数据生成的任务,最后再处理应用重启完成后(C段时间)进入Kafka数据生成的任务。并且对于B段时间进入Kafka的数据,Spark将按照终止时间(batch
问题原因: 在IBM JDK下建立的JDBC connection时间超过登录用户的认证超时时间(默认一天),导致认证失败。 IBM JDK的机制跟Oracle JDK的机制不同,IBM JDK在认证登录后的使用过程中做了时间检查却没有检测外部的时间更新,导致即使显式调用relogin也无法得到刷新。
问题原因: 在IBM JDK下建立的JDBC connection时间超过登录用户的认证超时时间(默认一天),导致认证失败。 IBM JDK的机制跟Oracle JDK的机制不同,IBM JDK在认证登录后的使用过程中做了时间检查却没有检测外部的时间更新,导致即使显式调用relogin也无法得到刷新。
example(root.sg.d1.s2, root.sg.d1.s2)”的结果。 带自定义输入参数的查询 用户可以在进行UDF查询的时候,向UDF传入任意数量的键值对参数。键值对中的键和值都需要被单引号或者双引号引起来。 键值对参数只能在时间序列后传入。 例如: SELECT example(s1
问题2:连接Kafka无法使用Spark的认证信息,需要将相关的认证使用JVM的参数设置进去。 问题3:Spark默认使用当前客户端的认证信息提交任务,也可以使用代码login的方式。但是这两种认证方式都无法更新任务使用的Token,当提交的时候生成的Token信息过期以后就无法再使用,因此报
Bundle”修改作业的名称。 单击“+添加Coordinator”选择需要编排的Coordinator作业。 根据界面提示设置Coordinator任务调度的开始、结束时间,然后单击右上角的保存作业。 单击编辑器右上角的,在弹出菜单选择,设置Bundle任务的启动时间,根据实际需求单
example(root.sg.d1.s2, root.sg.d1.s2)”的结果。 带自定义输入参数的查询 用户可以在进行UDF查询的时候,向UDF传入任意数量的键值对参数。键值对中的键和值都需要被单引号或者双引号引起来。 键值对参数只能在时间序列后传入。 例如: SELECT example(s1
提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 问题 向YARN服务器提交MapReduce任务后,客户端长时间无响应。 回答 对于上述出现的问题,ResourceManager在其WebUI上提供了MapReduce作业关键步骤的诊断信息,对于一个已经提交到YARN上的MapReduce任务
系统定时在每天零点查看当前系统是否处于升级观察期,同时检查进入升级观察时间是否超过了为客户预留的升级观察期时间(默认为10天)。当系统处于升级观察期,并且进入升级观察期时间超过了为客户预留的升级观察期时间(默认时间为10天)时,系统触发此告警。如果用户进行了回滚或者提交操作,使得系统退出升级观察期,该告警将会自动清除。
否,处理完毕。 收集故障信息 在主备集群的FusionInsight Manager界面,选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”中勾选待操作集群的有问题的HBase服务。 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10分钟,单击“下载”。 请联
Bundle”修改作业的名称。 单击“+添加Coordinator”选择需要编排的Coordinator作业。 根据界面提示设置Coordinator任务调度的开始、结束时间,然后单击右上角的保存作业。 单击编辑器右上角的,在弹出菜单选择,设置Bundle任务的启动时间,根据实际需求单
客户端与服务端建立Socket连接超时时,客户端的重试次数。 取值范围:1~256 45 ipc.client.connect.timeout 客户端与服务端建立socket连接的超时时间。增大该参数值,可以增加建立连接的超时时间。 单位:毫秒。取值范围:1~3600000 20000
eper使用的基本时间单位,心跳、超时的时间都由它来规定。 4000 ZooKeeper内部时间由参数ticktime和参数synclimit控制,如需调大ZooKeeper内部超时时间,需要调大客户端连接ZooKeeper的超时时间。 父主题: 使用ZooKeeper
提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 问题 向YARN服务器提交MapReduce任务后,客户端长时间无响应。 回答 对于上述出现的问题,ResourceManager在其WebUI上提供了MapReduce作业关键步骤的诊断信息,对于一个已经提交到YARN上的MapReduce任务
配置场景 冷热数据迁移工具根据配置的策略移动HDFS文件。配置策略是条件或非条件规则的集合。如果规则匹配文件集,则该工具将对该文件执行一组行为操作。 冷热数据迁移工具支持以下规则和行为。 迁移规则: 根据文件的最后访问时间迁移数据 根据年龄时间迁移数据(修改时间) 无条件迁移数据 表1 规则条件标签
计费FAQ 创建MRS集群时计价器为什么未显示价格? MapReduce服务集群的Task节点如何收费? 退订MRS服务后,在ECS中退订弹性云服务器时报异常如何处理?