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YARN中的ResourceManager负责整个集群的资源管理和任务调度，在Hadoop2.4版本之前，ResourceManager在YARN集群中存在单点故障的问题。YARN高可用性方案通过引入冗余的ResourceManager节点的方式，解决了这个基础服务的可靠性和容错性问题。
ALM-38011 Broker上用户连接数使用率超过设定阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Broker上每个用户的连接数情况，当连续5次检测到Broker上某个用户的连接数使用占比超过阈值（默认80%）时产生该告警。 平滑次数为5，当Broker上某个用户的连接数使用占比低于阈值时，告警恢复。
户没有drop function的权限，执行drop时却没有报错，让用户误以为drop成功；但重新起session时又连到创建function的JDBCServer上，因此执行show function，function仍然存在。该行为是hive的社区行为。 修改方案： 在执行drop
环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar，只需将样例工程复制到编译机器上即可。 用户需保证worker和driver的Python版本一致，否则将报错："Python
环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar，只需将样例工程复制到编译机器上即可。 用户需保证worker和driver的Python版本一致，否则将报错："Python
是独立且等同的，当其中一个实例在升级或者业务中断时，其他的实例也能接受客户端的连接请求。 多主实例方案遵循以下规则： 当一个实例异常退出时，其他实例不会接管此实例上的会话，也不会接管此实例上运行的业务。 当JDBCServer进程停止时，删除在ZooKeeper上的相应节点。 由
-Based Access Control）的权限管理插件，用于替换组件自身原来的鉴权插件。Ranger插件都是由组件侧自身的鉴权接口扩展而来，用户在Ranger WebUI上对指定service设置权限策略，Ranger插件会定期从RangerAdmin处更新策略并缓存在组件本
Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。
配置安全认证 如果您使用的是开启了Kerberos认证的MRS集群，需要进行安全认证。 配置Kafka应用安全认证 根据业务场景开发程序 提供了Producer和Consumer相关API的使用样例，包含了API和多线程的使用场景，帮助用户快速熟悉Kafka接口。 将开发好的程序编译运行，
图2展示了使用IoTDB套件的全部组件形成的整体应用架构，IoTDB特指其中的时间序列数据库组件。 图2 IoTDB结构 用户可以通过JDBC/Session将来自设备传感器上采集的时序数据和服务器负载、CPU内存等系统状态数据、消息队列中的时序数据、应用程序的时序数据或者其他数据库中的时序数据导
kpoint/命令查看HDFS上的checkpoint的快照信息。 查看Pipeline结果 结果在flink的“taskmanager.out”文件中。用户可以进入Yarn的WebUI页面，选择“Jobs > Running Jobs”查看提交的作业如图3。选择“Task Managers
torm等进行细粒度的数据访问控制。用户可以利用Ranger提供的前端WebUI控制台通过配置相关策略来控制用户对这些组件的访问权限 。 Ranger架构如图1所示 图1 Ranger结构 表1 结构图说明 名称 描述 RangerAdmin Ranger的管理角色，拥有策略管理
_distinct（）函数。 数据结构 HyperLogLog（hll）是一种统计基数的算法。它实际上不会存储每个元素出现的次数，它使用的是概率算法，通过存储元素的32位hash值的第一个1的位置，来计算元素数量。通常分为稀疏存储结构和密集存储结构两种。hll创建时是稀疏存储结构
所有涉及{MRS补丁版本号}目录名称的操作，均以实际安装的补丁号为准。 例如： cd /opt/Bigdata/patches/MRS_3.2.0-LTS.1.10/client/ 安全集群需要认证对HDFS有权限的用户，普通集群无需执行： kinit {用户} 执行以下命令升级HDFS上的zip包： sh
kpoint/命令查看HDFS上的checkpoint的快照信息。 查看Pipeline结果 结果在flink的“taskmanager.out”文件中。用户可以进入Yarn的WebUI页面，选择“Jobs > Running Jobs”查看提交的作业如图3。选择“Task Managers
部署在Manager中的KrbServer（管理平面）服务，即OMS Kerberos Kerberos2 部署在集群中的KrbServer（业务平面）服务 LDAP1 部署在Manager中的LdapServer（管理平面）服务，即OMS LDAP LDAP2 部署在集群中的LdapServer（业务平面）服务
clickhouse --port ClickHouse的端口号 创建OpenLDAP中的普通用户。 如以下语句，在集群default_cluster上创建testUser用户，设置ldap_server为6中<ldap_servers>标签下的OpenLDAP服务名，本示例为ldap_server_name。
执行以下操作使得新扩容的磁盘容量生效。 如果是新增分区操作，请执行8。新增分区操作是指把扩容的磁盘容量分配给新的分区，并挂载新的ClickHouse数据目录到新增分区下，该操作不会有中断业务的影响。 如果是扩大已有分区操作，请执行15。扩大已有分区是指把扩容的磁盘容量分配给已存在分
执行以下操作使得新扩容的磁盘容量生效。 如果是新增分区操作，请执行8。新增分区操作是指把扩容的磁盘容量分配给新的分区，并挂载新的ClickHouse数据目录到新增分区下，该操作不会有中断业务的影响。 如果是扩大已有分区操作，请执行15。扩大已有分区是指把扩容的磁盘容量分配给已存在分
快速使用Hadoop 本章节提供从零开始使用Hadoop提交wordcount作业的操作指导，wordcount是最经典的Hadoop作业，它用来统计海量文本的单词数量。 操作步骤 准备wordcount程序。 开源的Hadoop的样例程序包含多个例子，其中包含wordcount。可以从https://dist
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