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怎么通过客户端设置Map/Reduce内存? 问题现象 客户端怎么设置Map/Reduce内存? 处理步骤 Hive在执行SQL语句前,可以通过set命令来设置Map/Reduce相关客户端参数。 以下为与Map/Reduce内存相关的参数: set mapreduce.map.memory
设置了HDFS存储目录的磁盘空间配额,CarbonData为什么会发生异常? 问题 设置了HDFS存储目录的磁盘空间配额,CarbonData为什么会发生异常。 回答 创建、加载、更新表或进行其他操作时,数据会被写入HDFS。若HDFS目录的磁盘空间配额不足,则操作失败并发生以下异常。
更均匀的分布在各个节点。增加任务的并行度,充分利用集群机器的计算能力,一般并行度设置为集群CPU总和的2-3倍。 操作步骤 并行度可以通过如下三种方式来设置,用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 在会产生shuffle的操作函数内设置并行度参数,优先级最高。
memoryOverhead设置executor的overhead内存大小,如果任务两个参数都设置,则spark.yarn.executor.memoryOverhead的值不生效,以spark.executor.memoryOverhead的值为最终值。 同样的参数还有driver的overhead内存设置:spark
执行Kafka Topic设置ACL操作失败,提示“NoAuthException” 问题背景与现象 在使用Kafka客户端命令设置Topic ACL权限时,发现Topic无法被设置。 kafka-acls.sh --authorizer-properties zookeeper
获取当前znode的数据,可以列出当前znode所有的子znodes 写权限 write(w) 向当前znode写数据,写入子znode 管理权限 admin(a) 设置当前znode的权限 对系统的影响 修改ZooKeeper的ACL是高危操作。修改ZooKeeper中znode的权限,可
Yarn”,勾选“集群管理操作权限”。 说明: 设置Yarn管理员权限需要重启Yarn服务,才能使保存的角色配置生效。 设置用户在指定Yarn队列提交任务的权限 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > Yarn > 调度队列 > root”。 在指定队列的“权限”列,勾选“提交”。 设置用户在指定Yarn队列管理任务的权限
HDFS上设置配额导致HBase启动失败 问题现象 HBase启动失败。 原因分析 查看HMaster日志信息(“/var/log/Bigdata/hbase/hm/hbase-omm-xxx.log”),出现如下异常,The DiskSpace quota of /hbase is
Spark客户端设置回收站version不生效 问题 Spark客户端设置fs.obs.hdfs.trash.version=1不生效,drop table后文件在回收站的存放路径不改变。 通常,默认情况: 当fs.obs.hdfs.trash.version=2时,回收站路径为:/user/
MapReduce任务提交前对输入文件数的检查策略:在提交的MapReduce任务中,允许的最大输入文件数和HiveServer最大堆内存的比值,例如500000/4(默认值),表示每4GB堆内存最大允许500000个输入文件。在输入的文件数超出此限制时则会发生此错误。 解决办法 进入Hive服务配置页面:
文件最大打开句柄数设置太小导致读写文件异常 问题背景与现象 文件最大打开句柄数设置太小,导致文件句柄不足。写文件到HDFS很慢,或者写文件失败。 原因分析 DataNode日志“/var/log/Bigdata/hdfs/dn/hadoop-omm-datanode-XXX.log”,存在异常提示java
最大重试次数。用于表示所有可重试操作所支持的最大重试次数。 35 这两个参数的重试超时的配合方式如图1所示。 图1 HBase客户端操作重试超时流程 从该流程可以看出,如果未对这两个配置参数根据具体使用场景进行配置,会造成挂起迹象。建议根据使用场景,配置合适的超时时间,如果是长时间操作,则把超时时间设置长一点;如
storage.directory配置/home目录时,启动yarn-session失败的问题? 问题 当用户设置“blob.storage.directory”为“/home”时,用户没有权限在“/home”下创建“blobStore-UUID”的文件,导致yarn-session启动失败。
Spark异步任务执行表compaction参数设置规范 写作业未停止情况下,禁止手动执行run schedule命令生成compaction计划。 错误示例: run schedule on dsrTable 如果还有别的任务在写这张表,执行该操作会导致数据丢失。 执行run compaction命令时,禁止将hoodie
Filter主要在Scan和Get过程中进行数据过滤,通过设置一些过滤条件来实现,如设置RowKey、列名或者列值的过滤条件。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“HBaseExample”类的testFilterList方法中。 样例
对于Join操作,由于集群配置不理想和Tez资源设置不合理导致该问题。 处理步骤 可以在beeline上设置配置参数进行解决。 设置以下属性以优化性能(建议在集群级别进行更改) 设置hive.auto.convert.sortmerge.join = true 设置hive.optimize.bucketmapjoin
配置HDFS token的最大存活时间 配置场景 安全模式下,HDFS中用户可以对Token的最大存活时间和Token renew的时间间隔进行灵活地设置,根据集群的具体需求合理地配置。 配置描述 参数入口: 请参考修改集群服务配置参数,进入HDFS的“全部配置”页面,在搜索框中输入参数名称。
uselocalFileCollect开启的情况下生效。直接序列化的方式,还是间接序列化的方式保存结果数据到磁盘。 优点:针对分区数特别多的表查询结果汇聚性能优于直接使用结果数据保证在磁盘的方式。 缺点:和spark.sql.uselocalFileCollect开启时候的缺点一样。 true:使用该功能
ance。 可能原因 参数设置不合理。 原因分析 原因:由于参数设置不当,数据量大时数据处理时间过长,导致频繁发生balance,此时offset无法正常提交,导致重复消费数据。 原理:每次poll的数据处理完后才提交offset,如果poll数据后的处理时长超出了session
给用户添加其他用户库表的HDFS路径的读、写、执行权限,详情请参考添加HDFS的Ranger访问权限策略。 如果用户在执行命令时指定了HDFS路径,需要给该用户添加HDFS路径的读、写、执行权限,详情请参考添加HDFS的Ranger访问权限策略。也可以不配置HDFS的Ranger策略,