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除临时表的逻辑，建议将删除临时表的逻辑放到脚本的最后。假定删除临时表子任务的后续子任务执行失败，并且删除临时表的子任务之前的子任务用到了该临时表；当下一次以相同batchid执行该SQL脚本时，因为临时表在上一次执行时已被删除，则会导致删除临时表的子任务之前用到该临时表的子任务（
ALM-14003 丢失的HDFS块数量超过阈值（2.x及以前版本） 告警解释 系统每30秒周期性检测丢失的块数量，并把丢失的块数量和阈值相比较。丢失的块数量指标默认提供一个阈值范围。当检测到丢失的块数量超出阈值范围时产生该告警。 当丢失的块数量小于或等于阈值时，告警恢复。 告警属性
参数含义 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。 挂载目录名 产生告警的挂载目录名。 设备分区名 产生告警的设备分区名。 对系统的影响 数据丢失：设备分区丢失，可能导致客户保存在这个分区上的数据丢失。 系统
言开发出来的，且Scala语言具有简洁易懂的特性，推荐用户使用Scala语言进行Spark应用程序开发。 按不同的语言分，Spark的API接口如表1所示。 表1 Spark API接口 接口 说明 Scala API 提供Scala语言的API。由于Scala语言的简洁易懂，推荐用户使用Scala接口进行程序开发。
为CET或CEST时间。 “结束时间”：表示用户操作结束的时间，且时间为CET或CEST时间。 “用户IP”：表示用户操作时所使用的IP地址。 “用户”：表示执行操作的用户名。 “主机”：表示用户操作发生在集群的哪个节点。如果操作不涉及节点则不保存信息。 “服务”：表示用户操作发
数中“-Xmx”的值根据如下建议进行调整，并单击“保存”。 HiveServer的GC参数配置建议 当Hive GC时间超出阈值时，将“-Xmx”值调整为默认值的2倍，比如：“-Xmx”默认设置为2G时，调整“-Xmx”的值为4G。 建议同时调节“-Xms”的值，使“-Xms”和
检查系统提示信息，是否用户已过期。 查找“Password expires”对应值，查看密码设置是否即将过期。 查找“Account expires”对应值，查看用户设置是否即将过期。 如果参数值为“never”，则代表永不过期；如果为日期值，则查看是否在15天内过期。 是，执行1.d。 否，执行2。
是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称。 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。 对系统的影响 产生该告警表示HBase服务的compaction队列长度已经超过规定的阈值，如果该告警长期存在，表示该节点写入压力过
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：
ServiceName 产生告警的服务名称。 RoleName 产生告警的角色名称。 HostName 产生告警的主机名。 TaskName 任务名称。 对系统的影响 周期备份任务失败，可能会导致长时间没有可用的备份包，在系统出现异常时，无法恢复。 可能原因 该告警产生原因依赖于该任务的详细情况，直接获取日志和任务详情来处理该告警。
DataNode上报块写成功通知延迟的原因可能有：网络瓶颈导致、CPU瓶颈导致。 如果此时再次调用close或者close的retry的次数增多，那么close都将返回成功。建议适当增大参数dfs.client.block.write.locateFollowingBlock.retries的值，默认值为5次
使用Python远程连接HDFS的端口失败 用户问题 使用Python远程连接HDFS的端口失败，如何解决？ 问题现象 用户使用Python远程连接HDFS的50070端口失败。 原因分析 HDFS开源3.0.0以下版本的默认端口为50070，3.0.0及以上的默认端口为9870。用户使用的端口和HDFS版本不匹配导致连接端口失败。
Hive服务启动失败 Hive服务启动失败最常见的原因是metastore实例无法连接上DBservice，可以查看metastore日志中具体的错误信息。 可能原因 DBservice没有初始化好Hive的元数据库hivemeta。 DBservice的浮动IP配置有误，导致metasto
初始入库BULK_INSET方式会使用Spark内部parquet文件的写入类进行写入，Spark对不同精度的Decimal类型处理是不同的。 UPSERT操作时，Hudi使用Avro兼容的parquet文件写入类进行写入，这个和Spark的写入方式是不兼容的。 解决方案： 执行BULK_INSERT时指定设置“hoodie
初始入库BULK_INSET方式会使用Spark内部parquet文件的写入类进行写入，Spark对不同精度的Decimal类型处理是不同的。 UPSERT操作时，Hudi使用Avro兼容的parquet文件写入类进行写入，这个和Spark的写入方式是不兼容的。 解决方案： 执行BULK_INSERT时指定设置“hoodie
当系统中omm密码过期的期限修改，当前状态为正常，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 12078 重要 是 告警参数 参数名称 参数含义 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。 对系统的影响 o
读取出来，重新拼成完整的信息。而Spark2x直接使用相应的key获取对应的信息。这样在Spark2x中去读取Spark1.5创建的DataSource表时，就无法成功读取到key对应的信息，导致解析DataSource表信息失败。 而在处理Hive格式的表时，Spark2x与Spark1
回答 出现上述问题的原因是：当spark-sql退出时，应用退出关闭消息通道，如果当前还有消息未处理，需要做连接关闭异常的处理，此时，如果scala内部的线程池已经关闭，就会打印RejectEdExecutionException的异常栈，如果scala内部的线程池尚未关闭就不会打印该异常栈。
读取出来，重新拼成完整的信息。而Spark2x直接使用相应的key获取对应的信息。这样在Spark2x中去读取Spark1.5创建的DataSource表时，就无法成功读取到key对应的信息，导致解析DataSource表信息失败。 而在处理Hive格式的表时，Spark2x与Spark1
产生告警的服务名称。 任务名 产生告警的任务名称。 对系统的影响 Flink作业重启次数超阈值，说明Flink作业在频繁的失败重启，需要用户介入来查看原因，是Flink作业级别告警，对FlinkServer本身无影响。 可能原因 FlinkServer重启次数超阈值的原因可在具体日志中查看。 处理步骤
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