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ARM环境python pipeline运行报139错误码 问题 在TaiShan服务器上，使用python插件的pipeline报错显示139错误。具体报错如下： subprocess exited with status 139 回答 该python程序既使用了libcrypto
res NUM”参数设置核数。 配置Executor内存。 Executor的内存主要用于任务执行、通信等。当一个任务很大的时候，可能需要较多资源，因而内存也可以做相应的增加；当一个任务较小运行较快时，就可以增大并发度减少内存。 将“spark-defaults.conf”中的“spark
res NUM”参数设置核数。 配置Executor内存。 Executor的内存主要用于任务执行、通信等。当一个任务很大的时候，可能需要较多资源，因而内存也可以做相应的增加；当一个任务较小运行较快时，就可以增大并发度减少内存。 将“spark-defaults.conf”中的“spark
MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通
使用命令行运行Loader作业 操作场景 一般情况下，用户可以手工在Loader界面管理数据导入导出作业。当用户需要通过shell脚本来更新与运行Loader作业时，必须对已安装的Loader客户端进行配置。 Loader不兼容旧版本客户端，如果重新安装集群或Loader服务，请
Spark Job对应的运行日志保存在哪里？ 问： Spark Job对应的运行日志保存在哪里？ 答： Spark Job没有完成的任务日志保存在Core节点的“/srv/BigData/hadoop/data1/nm/containerlogs/”目录内。 Spark Job完
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jar包，在
准备MapReduce应用运行环境 MapReduce的运行环境可以部署在Linux环境下。您可以按照如下操作完成运行环境准备。 操作步骤 确认服务端YARN组件和MapReduce组件已经安装，并正常运行。 客户端运行环境已安装1.7或1.8版本的JDK。 客户端机器的时间与H
heap时数据加载失败？ 回答 YARN Resource Manager将（Java堆内存 + “spark.yarn.am.memoryOverhead”）作为内存限制。 因此在off heap时，内存可能会超出此限制。 您需配置参数“spark.yarn.am.memoryOverhead”以增加memory。
UDF开发规则 UDF中方法调用必须是线程安全的。 UDF实现中禁止读取外部大文件到内存中，如果文件过大可能会导致内存耗尽。 需避免大量递归调用，否则容易造成栈溢出或oom。 需避免不断创建对象或数组，否则容易造成内存耗尽。 Java UDF应该捕获和处理可能发生的异常，不能将异常给服务处理
查看MRS集群组件运行状态 MRS集群创建后，用户可在MRS管理控制台或者集群Manager界面查看集群内各服务组件以及组件角色实例的运行状态，以判断组件是否运行正常。 前提条件 如果通过MRS管理控制台操作，需要已完成IAM用户同步（在集群详情页的“概览”页签，单击“IAM用户
“-XX:MaxDirectMemorySize”为IoTDB JVM直接内存，建议值为堆内存的“1/4”，主要影响写入性能，如果写入性能明显下降，可以适当调整该参数，参数值按照0.5倍速率调大。注意：需要保证“堆内存+直接内存 <= 80% * 系统可用内存”， 否则会导致IoTDB启动失败。 查询场景调
overhead”报错 问题背景与现象 通过客户端提交任务，客户端返回内存溢出的报错结果： 原因分析 从报错堆栈可以看出是任务在提交过程中分片时在读取HDFS文件阶段内存溢出了，一般是由于该任务要读取的小文件很多导致内存不足。 解决办法 排查启动的MapReduce任务是否对应的HDF
Hive服务运行状态为亚健康是否会影响上层业务？ 问： MRS集群内的Hive服务运行状态显示为“亚健康”，是否会影响上层业务？ 图1 Hive服务状态 答： 集群中服务运行状态为“亚健康”表示服务部分增强功能无法正常工作。 在本示例场景中，登录Manager查看集群其它服务状态
获取运行中Spark应用的Container日志 运行中Spark应用的Container日志分散在多个节点中，本章节用于说明如何快速获取Container日志。 场景说明 可以通过yarn logs命令获取运行在Yarn上的应用的日志，针对不同的场景，可以使用以下命令获取需要的日志：
MRS备份任务执行失败 问题现象 MRS的备份任务总是执行失败。 原因分析 备份目录软链接到系统盘，系统盘满了之后备份任务失败。 处理步骤 检查备份目录是否软链接到系统盘。 以root用户登录集群主备Master节点。 执行df -h命令查看磁盘情况，检查系统盘的存储情况。 执行
SparkStreaming作业运行后报OBS访问403如何处理？ 问： SparkStreaming作业运行几十个小时后失败，报OBS访问403如何处理？ 答： 当用户提交作业需要读写OBS时，提交作业程序会默认为用户添加访问OBS的临时accesskey和secretkey，
获取运行中Spark应用的Container日志 运行中Spark应用的Container日志分散在多个节点中，本章节用于说明如何快速获取Container日志。 场景说明 可以通过yarn logs命令获取运行在Yarn上的应用的日志，针对不同的场景，可以使用以下命令获取需要的日志：
准备HDFS应用开发和运行环境 准备开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows7以上版本。 运行环境：Windows或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。
准备HBase应用开发和运行环境 准备开发环境 在进行二次开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。
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