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不同集群的“user.keytab”、“krb5.conf”不能共用。 “conf”目录下的“log4j.properties”文件，客户可根据自己的需要进行配置。 代码样例 如下是代码片段，详细代码请参考com.huawei.bigdata.hdfs.examples的HdfsExample类。
于2023/03/20 9:00:00对core_node_analysis_group节点组扩容了1个节点。后因业务持续增长发现master_node_default_group节点组内存不足，于2023/03/20 10:00:00对Master节点升级规格为“c6.2xlarge
再使用的系统用户。 用户删除后，已经发放的TGT在24小时内仍然有效，用户可以使用该TGT继续进行安全认证并访问系统。 如新建用户与已删除用户同名，则会继承已删除用户的拥有的所有Owner权限。建议根据实际业务需求决定是否删除该用户持有的资源。例如HDFS上的文件。 默认的admin用户无法删除。
配置多主实例与多租户模式切换 配置场景 在使用集群中，如果需要在多主实例模式与多租户模式之间切换，则还需要进行如下参数的设置。 多租户切换成多主实例模式 修改Spark2x服务的以下参数： spark.thriftserver.proxy.enabled=false spark.scheduler
ZooKeeper 升级到3.6.3版本。 管理控制台 支持补丁在线推送及更新。 支持包周期集群中的部分节点退订。 作业提交API新增支持FlinkSQL作业类型。 支持指定资源池的弹性伸缩能力。 Master主机规格升级功能支持多Master节点集群。 Bootstrap脚本支持以root用户身份执行。
ark2x/hive 将表格中的文件上传到对应目录，请参考表2。 表2 文件上传列表 初始文件路径 文件 上传目标目录 Spark客户端目录（如“/opt/client/Spark2x/spark/conf”） hive-site.xml HDFS的“/user/developu
ark2x/hive 将表格中的文件上传到对应目录，请参考表2。 表2 文件上传列表 初始文件路径 文件 上传目标目录 Spark客户端目录（如“/opt/client/Spark2x/spark/conf”） hive-site.xml HDFS的“/user/developu
接口，用户只需提供每类操作对应的URL，以及操作对应的json文件或json的String格式，无需编写中间的执行代码，减少了代码编写量，简化了用户执行各类操作的步骤。 以上接口会返回请求对应的命令编号，方便用户根据命令编号查询命令执行的进度。 父主题： Manager应用开发常见问题
hold”参数以百分比的形式配置忽略黑名单节点的阈值。建议根据集群规模，适当增大该参数的值，如3个节点的集群， 建议增大到50%。 Superior调度器的框架设计是基于时间的异步调度，当NodeManager故障后，ResourceManager无法快速的感知到NodeMana
配置多主实例与多租户模式切换 配置场景 在使用集群中，如果需要在多主实例模式与多租户模式之间切换，则还需要进行如下参数的设置。 多租户切换成多主实例模式 修改Spark2x服务的以下参数： spark.thriftserver.proxy.enabled=false spark.scheduler
ms/yarn.resourcemanager.connect.retry-interval.ms，即重试次数=连接RM的等待时间最大值/重试连接RM的时间频率。 在Spark客户端机器中，通过修改“conf/yarn-site.xml”文件，添加并配置“yarn.resourcemanager
on 10.1.1.6 回答 动态分区表插入数据的最后一步是读取shuffle文件的数据，再写入到表对应的分区文件中。 当大面积shuffle文件损坏后，会引起大批量task失败，然后进行job重试。重试前Spark会将写表分区文件的句柄关闭，大批量task关闭句柄时HDFS无法及
hold”参数以百分比的形式配置忽略黑名单节点的阈值。建议根据集群规模，适当增大该参数的值，如3个节点的集群， 建议增大到50%。 Superior调度器的框架设计是基于时间的异步调度，当NodeManager故障后，ResourceManager无法快速的感知到NodeMana
2 2 1 1 1 1 2 2 对于以上结果的第一条为什么是(NULL,0)而不是(NULL,4)。 回答 在进行rollup和cube操作时，用户通常是基于维度进行分析，需要的是度量的结果，因此不会对维度进行聚合操作。 例如当前有表src(d1, d2,
GC，网络延时等）消息响应时间较长，消息还没有反馈，channel又达到了过期时间，该channel就被终止了，AM端感知到channel被终止后认为driver失联，然后整个应用停止。 解决办法：在Spark客户端的“spark-defaults.conf”文件中或通过set命令行进行设置。参数配置时要保证channel过期时间（spark
复制）将数据复制到对应目的集群所在Region的OBS，然后通过Distcp工具将OBS数据复制到目的集群的HDFS上。由于执行Distcp无法为OBS上的文件设置权限、属主/组等信息，因此当前场景在进行数据导出时也需要将HDFS的元数据信息进行导出并复制，以防HDFS文件属性信息丢失。
对于批量初始化后需要接Flink或Spark流作业实时写入的场景，一般建议通过对上有消息进行过滤，从一个指定的时间范围开始消费来控制数据的重复接入量（例如Spark初始化完成后，Flink消费Kafka时过滤掉2小时之前的数据），如果无法对kafka消息进行过滤，则可以考虑先实时接入生成offset，再truncate
ms/yarn.resourcemanager.connect.retry-interval.ms，即重试次数=连接RM的等待时间最大值/重试连接RM的时间频率。 在Spark客户端机器中，通过修改“conf/yarn-site.xml”文件，添加并配置“yarn.resourcemanager
on 10.1.1.6 回答 动态分区表插入数据的最后一步是读取shuffle文件的数据，再写入到表对应的分区文件中。 当大面积shuffle文件损坏后，会引起大批量task失败，然后进行job重试。重试前Spark会将写表分区文件的句柄关闭，大批量task关闭句柄时HDFS无法及
Joins中的inner join语句。 不支持与作业级TTL、表级TTL、小表广播特性同时使用。 使用JTL特性的表需要指定主键，否则可能导致结果不准确。 方式一：可通过SQL Hint使用 eliminate-state.left.threshold：表示左边关联次数的阈值，超过阈值后，该条数据就会过期。
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