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首次登录后会提示该密码过期，请按照提示修改密码。如果密码丢失将不可找回，请妥善保管。 执行以下命令，重置组件运行用户密码。此操作对所有服务器生效。 cpw组件运行用户名 例如重置admin密码：cpw admin 集群中，默认的密码复杂度要求： 密码字符长度为8～32位。 至少
通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt/female/” ）下。 运行任务 在运行样例程序时需要指定<brokers> <subscribe-type>
在“节点管理”页签Master节点组的“操作”列选择“升级规格”，进入“升级Master规格”页面。 选择升级后的规格，单击“提交”成功提交升级Master规格任务。 节点规格升级过程需要时间，升级成功后集群状态更新为“运行中”，请您耐心等待。 升级过程中集群会自动关闭升级的虚拟机，升级完成后自动开启该虚拟机 。 因
通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt/female/” ）下。 运行样例程序前，需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark
在“组”中设置作业所属组，默认没有已创建的组，单击“添加”创建一个新的组，输入组的名称，单击“确定”保存。 在“队列”中选择执行该作业的YARN队列。默认值“root.default”。 在“优先级”中选择执行该作业的YARN队列优先级。默认值为“NORMAL”。可选值为“VERY_LOW”、“LOW”、“NO
VARCHAR(32) ) WITH( 'connector' = 'jdbc', 'url' = 'jdbc:gaussdb://GaussDB的服务器IP:数据库端口/postgres', 'table-name' = 'customer_t1',--如果在schema（名为“bas
大数据集群的数量和大数据集群功能划分，分析平台业务模型。 各个集群或各个组件分别负责什么业务，处理什么类型的数据。比如实时/离线数据分别使用什么组件处理、数据格式类型、压缩算法等。 集群基本信息收集 表1 集群基本信息 参数 说明 集群名称 - 集群版本 MRS、CDM等集群的版本信息。 节点数及规格 调研现有集群节点数和节点规格。
xml文件后未及时重启NameNode导致产生告警如何处理？ SparkSQL访问Hive分区表启动Job前耗时较长如何处理？ MRS集群用户绑定多个队列时系统如何选择队列？
准备待导入的数据文件，并将数据文件上传到客户端节点目录，例如上传到目录“/opt/data”。ClickHouse支持的所有数据类型请参考：https://clickhouse.com/docs/en/interfaces/formats 操作步骤 以客户端安装用户，登录客户端所在节点。
原因分析 在出现告警时间点发现虚拟机发生了重启，告警发生的原因是因虚拟机重启导致的。 经OS定位虚拟机发生重启的原因是节点没有可用的内存，系统发生内存溢出触发了oom-killer，当进程处于被调用的状态会使进程处于disk sleep状态，最终导致虚拟机发生重启。 查看占用的内存进程，发现占用内存都是正常的业务进程。
通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults
通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults
UI，请参考访问FlinkServer WebUI界面。 查看Jar包存储路径。 记录UDF的存储路径 单击“UDF管理”，在UDF列表查看并记录其“存储路径”。 记录第三方依赖的存储路径 单击“依赖管理”，在依赖列表查看并记录其“存储路径”。 为指定依赖配置权限。 返回FusionInsight Manager，选择“集群
20g 基于序列化性能尽量使用POJO和Avro等简单的数据类型 使用API编写Flink程序时需要考虑Java对象的序列化，大多数情况下Flink都可以高效的处理序列化。SQL中无需考虑，SQL中数据都为ROW类型，都采用了Flink内置的序列化器，能很高效的进行序列化。 表1 序列化
交时的版本。一般情况下，应用程序（例如MapReduce、Hive、Tez等）需要进行完整的本地安装，将库安装至所有的集群机器（客户端及服务器端机器）中。当集群内开始进行滚动升级或降级时，本地安装的库的版本必然会在应用运行过程时发生改变。在滚动升级过程中，首先只会对少数NodeM
容量保证。MRS集群管理员可为每个队列设置资源最低保证和资源使用上限，而所有提交到队列的应用程序共享这些资源。 灵活性。如果一个队列中的资源有剩余，可以暂时共享给那些需要资源的队列，而一旦该队列有新的应用程序提交，则占用资源的队列将资源释放给该队列。这种资源灵活分配的方式可明显提高资源利用率。
交时的版本。一般情况下，应用程序（例如MapReduce、Hive、Tez等）需要进行完整的本地安装，将库安装至所有的集群机器（客户端及服务器端机器）中。当集群内开始进行滚动升级或降级时，本地安装的库的版本必然会在应用运行过程时发生改变。在滚动升级过程中，首先只会对少数NodeM
List<String> listExecScriptsNodes = new ArrayList<>(); listExecScriptsNodes.add("master_node_default_group"); listExecScriptsNodes.
NameNode和DataNode之间的通信都是建立在TCP/IP的基础之上的。NameNode、DataNode、ZKFC和JournalNode能部署在运行Linux的服务器上。 图1 HA HDFS结构 图1中各模块的功能说明如表1所示。 表1 模块说明 名称 描述 NameNode 用于管理文件系统的命名空
单击“确定”，完成Hudi作业参数配置。 作业参数配置完成后，拖拽图标将作业进行关联，然后单击“保存”，作业配置完成。 在“作业管理”的作业列表中，找到创建的作业名称，单击操作列的“启动”，等待作业启动。 观察数据传输是否生效，例如在Oracle数据库中对表进行插入数据操作，查看Hudi导入的文件内容。
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