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来源 产生告警的集群或系统名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 可能会导致任务运行时申请不到内存而失败。 可能原因 BE节点内存
Notebook使用PySpark，能够提高机器学习、数据探索和ETL应用开发效率。 本实践指导用户如何在MRS集群中配置Jupyter Notebook来使用Pyspark。 方案架构 Spark的应用运行架构如图1所示，运行流程如下所示： 应用程序（Application）是作为一个进程的集合运行在集群上的，由Driver进行协调。
Dependency（RDD的依赖） RDD的依赖分别为：窄依赖和宽依赖。 图1 RDD的依赖 窄依赖：指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用。 宽依赖：指子RDD的分区依赖于父RDD的所有分区。 窄依赖对优化很有利。逻辑上，每个RDD的算子都是一个fork/join
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。 修改Windows机器的“C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts”文件，增加一行hostname到IP地址的映射，保存后重新访问正常。 例如： 10.244
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： 修改windows机器C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts文件，增加一行hostname到ip的映射，例：10.244.224.45 10-0
ode，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HDFS的整体可用性： 当异常情况发生时，如机器崩溃，集群将不可用，除非重新启动NameNode。 计划性的维护工作，如软硬件升级等，将导致集群停止工作。
简介 Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等
简介 Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等
setupIOstreams(Client.java:720) 原因分析 HDFS的客户端和服务端数据传输走的rpc协议，该协议有多种加密方式，由hadoop.rpc.protection参数控制。 如果客户端和服务端的hadoop.rpc.protection参数的配置值不一样，即会报No common protection
A_HOME”的值，服务端替换“etc”目录下“ENV_VARS”文件中“JAVA_HOME”的值。 其中“JAVA_HOME”的值可通过登录正常启动Flume的节点，执行echo ${JAVA_HOME}获取。 ${install_home}为Flume客户端的安装路径。 父主题：
机架，以满足策略1。不建议物理机架中包含的主机有太大的差异，这样会降低集群的可靠性。 策略 5：建议机架的第一层为默认的“default”或其他值，但在集群中保持一致。 策略 6：每个机架所包含的主机个数不能小于3。 策略 7：一个集群的逻辑机架数，不建议多于50个（过多则不便于维护）。
配置HetuEngine物化视图推荐能力 HetuEngine QAS实例可对用户的SQL执行历史记录提供自动感知、自动学习、自动诊断服务，开启物化视图推荐能力后，系统能自动学习并推荐对业务最有价值的物化视图SQL，使HetuEngine具备自动预计算加速能力，在相关场景下在线查询
通过典型场景，可以快速学习和掌握Alluxio的开发过程，并对关键的接口函数有所了解。 Alluxio的业务操作对象是文件，代码样例中所涉及的文件操作主要包括创建文件和对文件的读写；Alluxio还有其他的业务处理，例如设置文件权限等，其他操作可以在掌握本代码样例之后，再扩展学习。 本代码样例讲解顺序为：
为了运行MRS产品Hive组件的Python接口样例代码，需要完成下面的操作。 MRS 3.1.2及之后版本默认仅支持Python3。 该样例仅支持在Linux节点上运行。 操作步骤 客户端机器必须安装有Python，其版本不低于2.6.6，最高不能超过2.7.13。 在客户端机器的命令行终端输入
为了运行MRS产品Hive组件的Python接口样例代码，需要完成下面的操作。 操作步骤 客户端机器必须安装有Python，其版本不低于2.6.6，最高不能超过2.7.13。 在客户端机器的命令行终端输入python可查看Python版本号。如下显示Python版本为2.6.6。 Python
为了运行MRS产品Hive组件的Python接口样例代码，需要完成下面的操作。 操作步骤 客户端机器必须安装有Python，其版本不低于2.6.6，最高不能超过2.7.13。 在客户端机器的命令行终端输入python可查看Python版本号。如下显示Python版本为2.6.6。 Python
本文档提供给需要Storm二次开发的用户使用。本指南主要适用于具备Java开发经验的开发人员。 简介 Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。
ClickHouse安全模式开关，普通模式集群时该参数填写为false。 user 无默认值 表1中已准备好的开发用户。 password 无默认值 开发用户对应的密码。 密码明文存储存在安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 说明： 如果是在Manager上新建的用户，首次使用前需要修改初始密码。
IDEA开始样例学习。 前提条件 确保本地PC的时间与集群的时间差要小于5分钟，若无法确定，请联系系统管理员。集群的时间可通过FusionInsight Manager页面右下角查看。 操作场景 ClickHouse针对多个场景提供样例工程，帮助客户快速学习ClickHouse工程。
HDFS样例程序开发思路 场景说明 通过典型场景，可以快速学习和掌握HDFS的开发过程，并对关键的接口函数有所了解。 HDFS的业务操作对象是文件，代码样例中所涉及的文件操作主要包括创建文件夹、写文件、追加文件内容、读文件和删除文件/文件夹；HDFS还有其他的业务处理，例如设置文件权限等，其他操作可以在掌握本代码样例之后，再扩展学习。
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