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ALM-44004 Presto Coordinator资源组排队任务超过阈值（2.x及以前版本） 告警解释 系统通过jmx接口查询资源组的排队任务数即QueuedQueries指标，当检测到资源组排队数大于阈值时产生该告警。用户可通过"组件管理 > Presto > 服务配置（将“基础配置”切换为“全部配置”）
rk SQL无法删除Hive创建的UDF。 回答 当前可以通过以下3种方式创建UDF： 在Hive端创建UDF。 通过JDBCServer接口创建UDF。用户可以通过Spark Beeline或者JDBC客户端代码来连接JDBCServer，从而执行SQL命令，创建UDF。 通过spark-sql创建UDF。
警产生时间的前后30分钟，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。 参考信息 无。 父主题： MRS集群告警处理参考
create database test location "obs://并行文件系统路径/test"; use test; create table test1(a int,b int) using parquet; insert into test1 values(1,2); desc
macOS使用浏览器访问MRS Manager 问题现象 在Mac电脑上无法使用Chrome浏览器访问MRS Manager。 原因分析 由于Mac电脑的证书限制导致无法访问。 处理步骤 复制MRS Manager的登录链接，使用Chrome浏览器访问。 显示MRS Manage
MRS集群服务启用Ranger鉴权 操作场景 该章节指导用户如何启用Ranger鉴权。安全模式默认开启Ranger鉴权，普通模式默认关闭Ranger鉴权。 操作步骤 登录FusionInsight Manager页面，具体请参见访问集群Manager。选择“集群 > 服务 > 需要启用Ranger鉴权的服务名称”。
csv”上传至HDFS目录，例如上传至“/tmp”目录： hdfs dfs -put /opt/test/data.csv /tmp 执行Phoenix客户端命令。 sqlline.py 执行以下命令创建TEST表： CREATE TABLE TEST ( ID INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY
通过JDBC Catalog对接MySQL/Doris数据源 操作场景 JDBC Catalog支持通过标准JDBC协议连接MySQL、Doris等数据源。本章节以Doris通过JDBC Catalog读取MySQL或Doris数据为例进行演示。 该章节内容仅适用于MRS 3.3
调整DataNode磁盘坏卷信息 配置场景 在开源版本中，如果为DataNode配置多个数据存放卷，默认情况下其中一个卷损坏，则DataNode将不再提供服务。用户可以通过修改配置项“dfs.datanode.failed.volumes.tolerated”的值，指定失败的个数
基于Python3的Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何使用Python3连接Hive执行数据分析任务。 样例代码 安全模式连接Hive前需要使用集群客户端进行认证，使用kinit命令认证相应权限的Kerberos用户，认证后执行分析任务示例在“hive-examples/
Spark on HBase为用户提供了在Spark SQL中查询HBase表，通过Beeline工具为HBase表进行存数据等操作。通过HBase接口可实现创建表、读取表、往表中插入数据等操作。 登录Manager界面，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 集群属性”查看集群是否为安全模式。
Kakfa消费者读取单条记录过长问题 问题背景与现象 和“Kafka生产者写入单条记录过长问题”相对应的，在写入数据后，用户开发一个应用，以消费者调用新接口（org.apache.kafka.clients.consumer.*）到Kafka上读取数据，但读取失败，报异常大致如下： .....
将“/opt/client/Spark/spark/conf/log4j.properties”中的日志级别修改为info。 建议与总结 建议使用V2接口提交作业接口。 父主题： 使用Spark
Colocation存储Hive表 操作场景 HDFS Colocation（同分布）是HDFS提供的数据分布控制功能，利用HDFS Colocation接口，可以将存在关联关系或者可能进行关联操作的数据存放在相同的存储节点上。Hive支持HDFS的Colocation功能，即在创建Hive表时
基于Ext提供WEB Console，该Console仅提供对Oozie工作流的查看和监控功能。通过Oozie对外提REST方式的WS接口，Oozie client通过该接口控制（启动、停止等操作）Workflow流程，从而编排、运行Hadoop MapReduce任务，如图1所示。 图1 Oozie框架
example.sqljoin.WriteIntoKafka4SQLJoin /opt/Flink_test/flink-examples-1.0.jar --topic topic-test --bootstrap.servers xxx.xxx.xxx.xxx:21005 在集群
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thread. (org.I0Itec.zkclient.ZkEventThread) ... Test __consumer_offsets counter test test2 test3 test4 父主题： 使用Kafka
nameservices、dfs.namenode.rpc-address.test.*、dfs.ha.namenodes.test、dfs.client.failover.proxy.provider.test 参考样例如下： <property> <name>dfs.nameservices
--replication-factor 1 --partitions 2 --topic test --zookeeper 10.6.92.36:2181/kafka Created topic "test". [root@10-10-144-2 client]# kafka-topics
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