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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。
hive.zookeeper.session.timeout Hive连接ZooKeeper会话超时时间。 hive.zookeeper.connection.timeout Hive尝试连接ZooKeeper的超时时间。
解压认证凭据文件得到“krb5.conf”，并使用WinSCP将此配置文件上传到集群外节点的“/etc”目录，执行以下命令设置权限使其他用户可以访问，例如“604”： chmod 604 /etc/krb5.conf 以root用户继续在连接会话中执行以下命令为“人机”用户添加对应的操作系统用户
说明： 用户绑定Hive管理员角色后，在每个维护操作会话中，还需要执行以下操作： 以客户端安装用户，登录安装Hive客户端的节点。 执行以下命令配置环境变量。
“分配策略类型”参数选择“加权轮询算法”，并开启“会话保持”，单击“下一步：添加后端服务器”。 添加后端服务器。 在“云服务器”界面，单击“添加云服务器”，添加所有Doris FE所在节点，并单击“确定”。
MR任务日志丢失 /tmp/mr-history 固定目录 存储预加载历史记录文件的路径 否 MR历史任务日志数据丢失 /tmp/hive 固定目录 存放Hive的临时文件 否 导致Hive任务失败 /tmp/hive-scratch 固定目录 Hive运行时生成的临时数据，如会话信息等
下面代码示例展示了如何使用Flink SQL语句定义一个会话点击量的计数应用。
HDFS HA方案介绍 HDFS HA方案背景 在Hadoop 2.0.0之前，HDFS集群中存在单点故障问题。由于每个集群只有一个NameNode，如果NameNode所在机器发生故障，将导致HDFS集群无法使用，除非NameNode重启或者在另一台机器上启动。这在两个方面影响了
周期性扫描线程定期将done_intermediate的日志文件转移到done目录 否 MR任务日志丢失 /tmp/mr-history 固定目录 存储预加载历史记录文件的路径 否 MR历史任务日志数据丢失 /tmp/hive-scratch 固定目录 Hive运行时生成的临时数据，如会话信息等
用户绑定Hive管理员角色后，在每个维护操作会话中，还需要执行以下操作： 以客户端安装用户，登录安装Spark2x客户端的节点。 执行以下命令配置环境变量。
说明： 用户绑定Hive管理员角色后，在每个维护操作会话中，还需要执行以下操作： 以客户端安装用户，登录安装Hive客户端的节点。 执行以下命令配置环境变量。
用户绑定Hive管理员角色后，在每个维护操作会话中，还需要执行以下操作： 以客户端安装用户，登录安装Spark2x客户端的节点。 执行以下命令配置环境变量。
Tez WebUI界面无法查看Yarn日志 问题 登录Tez WebUI界面，单击Logs跳转yarn日志界面失败，无法加载数据。 回答 Tez WebUI跳转Yarn Logs界面时，目前是通过hostname进行访问，需要在Windows机器中配置hostname到IP地址的映射
TezUI界面无法查看Yarn日志 问题 登录Tez WebUI界面，单击Logs跳转yarn日志界面失败，无法加载数据。 回答 Tez WebUI跳转Yarn Logs界面时，目前是通过hostname进行访问，需要在windows机器，配置hostname到ip的映射。具体方法为
如何使用IDEA远程调试 问题 在Spark二次开发中如何使用IDEA远程调试？ 回答 以调试SparkPi程序为例，演示如何进行IDEA的远程调试。 打开工程，在菜单栏中选择“Run > Edit Configurations”。 在弹出的配置窗口中用鼠标左键单击左上角的“+”号
spark.sql.session.state.builder org.apache.spark.sql.hive.FIHiveACLSessionStateBuilder 指定会话状态构造器。
spark.sql.session.state.builder org.apache.spark.sql.hive.FIHiveACLSessionStateBuilder 指定会话状态构造器。
YARN开源增强特性 任务优先级调度 在原生的YARN资源调度机制中，如果先提交的MapReduce Job长时间地占据整个Hadoop集群的资源，会使得后提交的Job一直处于等待状态，直到Running中的Job执行完并释放资源。 MRS集群提供了任务优先级调度机制。此机制允许用户定义不同优先级的
")); // 自动提交offset的时间间隔 props.put(AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS, kafkaProc.getValues(AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS,"1000")); // 会话超时时间
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