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结束BulkLoad客户端程序，导致作业执行失败 问题 执行BulkLoad程序导入数据时，如果结束客户端程序，为什么有时会导致已提交的作业执行失败？ 回答 BulkLoad程序在客户端启动时会生成一个partitioner文件，用于划分Map任务数据输入的范围。 此文件在BulkLoad客户端退出时会被自动删除。
务。 生成Flume配置文件 安装Flume客户端。 配置Flume角色客户端参数。 使用FusionInsight Manager界面中的Flume配置工具来配置Flume角色客户端参数并生成配置文件。 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Flume
HDFS客户端安装在数据节点导致数据分布不均衡 问题背景与现象 HDFS的DataNode数据分布不均匀，在某节点上磁盘使用率很高，甚至达到100%，其他节点空闲很多。 原因分析 客户端安装在该节点，根据HDFS数据副本机制，第一个副本会存放在本地机器，最终导致节点磁盘被占满，而其他节点空闲很多。
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，客户端提示如下信息后长时间无响应。 16/03/03 16:44:56 INFO hdfs.DFSClient: Created HDFS_DELEGATION_TOKEN token
Kafka数据同步至ClickHouse操作示例 参考Kafka客户端使用实践，切换到Kafka客户端安装目录。 以Kafka客户端安装用户，登录Kafka安装客户端的节点。 执行以下命令，切换到客户端安装目录。 cd /opt/client 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env
MySQL客户端连接Doris报错“Read timed out” 现象描述 在MySQL客户端连接Doris报错： java.net.SocketTimeoutException: Read timed out 原因分析 Doris服务端响应较慢。 处理步骤 使用MySQL客户
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MapR
集任务。 前提条件 已安装Flume客户端。 已成功安装集群及Flume服务。 确保集群网络环境安全。 操作步骤 配置Flume角色客户端参数。 使用FusionInsight Manager界面中的Flume配置工具来配置Flume角色客户端参数并生成配置文件。 登录FusionInsight
状态），客户端会等待返回任务运行的状态，由于AM无返回，客户端会一直处于等待状态。 为避免出现上述场景，使用“core-site.xml”中的“ipc.client.rpc.timeout”配置项设置客户端超时时间。 该参数的参数值为毫秒。默认值为0，表示无超时。客户端超时的取值
状态），客户端会等待返回任务运行的状态，由于AM无返回，客户端会一直处于等待状态。 为避免出现上述场景，使用“core-site.xml”中的“ipc.client.rpc.timeout”配置项设置客户端超时时间。 该参数的参数值为毫秒。默认值为0，表示无超时。客户端超时的取值
安装客户端时编译并运行HBase应用 HBase应用程序支持在安装HBase客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至Linux环境中运行应用。 前提条件 已安装HBase客户端。 Linux环境已安装JDK，版本号需要和Eclipse导出Jar包使用的JDK版本一致。
原因： 可能原因一：集群节点与客户端节点网络不通。 解决方法： 查看客户端节点“/etc/hosts”文件中是否配置集群节点映射，在客户端节点执行命令： ping sparkui的IP 如果ping不通，检查映射配置与网络设置。 可能原因二：客户端节点防火墙未关闭。 解决方法： 执行如下命令可查看是否关闭：
Spark客户端和服务端权限参数配置说明 SparkSQL权限管理功能相关的配置如下所示，客户端与服务端的配置相同。要使用表权限功能，需要在服务端和客户端添加如下配置。 “spark-defaults.conf”配置文件 表1 参数说明（1） 参数 描述 默认值 spark.sql
请准备新的NTP服务器并获取IP地址，并设置好集群与新NTP服务器的网络。 请确保服务器的NTP服务状态正常，否则将导致本章节操作失败。 修改MRS集群NTP服务器对系统的影响 更换NTP服务器是高危操作，更换后集群时间可能将会变化。 更换NTP服务器前NTP服务器与集群当前时间偏差大于150s，则需先停止集群，防止数据丢失。停止集群期间服务无法访问。
MRS是否支持同时运行多个Flume任务？ Flume客户端可以包含多个独立的数据流，即在一个配置文件properties.properties中配置多个Source、Channel、Sink。 这些组件可以链接以形成多个数据流。 例如在一个配置中配置两个数据流，示例如下： server
解决步骤 在执行连接ClickHouse服务端命令时，请输入正确的用户名或者密码，具体操作参考从零开始使用ClickHouse。 父主题： 客户端使用类
e节点的HDFS客户端可能会长时间无响应，无法进行下一步操作。 回答 目前出现上述问题时使用的是默认配置，如表1所示，HDFS客户端到NameNode的RPC连接存在keep alive机制，保持连接不会超时，尽力等待服务器的响应，因此导致已经连接的HDFS客户端的操作会长时间无响应。
e节点的HDFS客户端可能会长时间无响应，无法进行下一步操作。 回答 目前出现上述问题时使用的是默认配置，如表1所示，HDFS客户端到NameNode的RPC连接存在keep alive机制，保持连接不会超时，尽力等待服务器的响应，因此导致已经连接的HDFS客户端的操作会长时间无响应。
调测Kafka应用 前提条件 客户端本地能登录MRS服务的弹性云服务器，登录方式详见“弹性云服务器《用户指南》”中“入门 > 登录弹性云服务器”的SSH登录方式。 样例工程在已经通过Maven编译。 示例：Maven工程打包到Linux下运行样例 执行mvn package生成j
Flink客户端执行命令报错“Could not connect to the leading JobManager” 问题背景与现象 创建Fllink集群，执行yarn-session.sh命令卡住一段时间后报错： 2018-09-20 22:51:16,842 | WARN
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