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未开启Kerberos认证的Kafka集群端口默认为9092，开启Kerberos认证的Kafka集群端口默认为21007。 登录MRS Manager，选择“服务管理 > ZooKeeper > 实例”，获取ZooKeeper的quorumpeer实例的“管理IP”地址。 登录MRS
”，作业配置完成。 在“作业管理”的作业列表中，找到创建的作业名称，单击操作列的“启动”，等待作业启动。 观察数据传输是否生效，例如在PgSQL数据库中对表进行插入数据操作，然后参考查看Kafka数据生产消费详情进入KafkaUI界面查看Kafka的Topic中是否有数据生成。 父主题：
作业参数配置完成后，拖拽图标将作业进行关联，然后单击“保存”，作业配置完成。 在“作业管理”的作业列表中，找到创建的作业名称，单击操作列的“启动”，等待作业启动。 观察数据传输是否生效，例如在Hudi中对表进行插入数据操作，查看ClickHouse导入的文件内容。 父主题： 创建CDL作业
否，执行4。 收集故障信息。 以root用户登录主管理节点，用户密码为安装前用户自定义，请咨询系统管理员。管理节点的主备状态及对应IP地址可在FusionInsight Manager主机管理界面查看。 查看不健康服务的日志信息。 HDFS的日志文件存储路径为“/var/log/Big
sk节点的数量范围是5~8个，其他时间需要Task节点数量是2~4个。因此可以在资源计划的基础上，设置基于负载的弹性伸缩规则，以实现当数据量超出预期后，Task节点数量可以在资源计划规定的范围内根据负载情况进行浮动，但不会超出该规定范围。资源计划触发时，会以变化最小的方式使节点数
table_name”。 JDBC超时限制 Hive提供的JDBC实现有超时限制，默认是5分钟，用户可以通过java.sql.DriverManager.setLoginTimeout(int seconds)设置，seconds的单位为秒。 UDF管理 建议由管理员创建永久UDF，避免每次使用时都去add
OpenTSDB是一个基于HBase的分布式、可伸缩的时间序列数据库。OpenTSDB的设计目标是用来采集大规模集群中的监控类信息，并可实现数据的秒级查询，解决海量监控类数据在普通数据库中查询存储的局限性。 OpenTSDB由时间序列守护进程（TSD）和一组命令行实用程序组成。与OpenTSDB的交互主要通
通过集群将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时，ViewFS中的文件夹的用户权限与默认NameService中的非ViewFS不同。因为目录权限不匹配，所以已提交的MR作业运行失败。 在集群中配置ViewFS的用户，需要检查并校验目录权限。在提交作业之前，应按照默认的NameService文件夹权限更改ViewFS文件夹权限。
上述打包命令中的{maven_setting_path}为本地Maven的“settings.xml”文件路径。 打包成功之后，在工程根目录的target子目录下获取打好的jar包。 将导出的Jar包上传至Linux运行环境的任意目录下，例如“/optclient”。 将工程中的“lib
Controller连接Broker的超时时间。单位：毫秒。 30000 Controller连接Broker的超时时间，一般不需要调整。 group.max.session.timeout.ms Consumer注册时允许的最大会话超时时间。单位：毫秒。 1800000 允许Consumer配置的session
Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 202 请求成功 400 请求失败 错误码 请参见错误码。 父主题： 标签管理接口
19007 次要 是 告警参数 参数名称 参数含义 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，如果不及时处理，可能会导致集群性能下降，影响数据读写。 可能原因
metastore.server.min.threads MetaStore启动的用于处理连接的线程数，如果超过设置的值之后，MetaStore就会一直维护不低于设定值的线程数，即常驻MetaStore线程池的线程会维护在指定值之上。 200 hive.server2.enable.doAs
目录下的样例工程，可根据实际业务场景选择对应的样例，相关样例介绍请参见HBase应用开发样例工程介绍。 若需要在本地Windows调测HBase样例代码，需参考表1放置各样例项目所需的配置文件、认证文件： 表1 放置各样例项目所需的配置文件/认证文件 样例工程位置 需放置的配置/认证文件
Tez Tez是Apache最新的支持DAG（有向无环图）作业的开源计算框架，它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能。 MRS将Tez作为Hive的默认执行引擎，执行效率远远超过原先的MapReduce的计算引擎。 有关Tez的详细说明，请参见：https://tez
没有开启Kerberos认证的集群忽略该步骤。 操作步骤 登录MRS Manager，请参考登录MRS Manager。 在MRS Manager界面选择“系统设置 > 角色管理 > 添加角色”，如图 1 添加角色所示。 图1 添加角色 填写角色的名称，例如hbaserole。
root”，勾选“default”的“提交”，单击“确定”保存。 Hive 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > Yarn > 调度队列 > root”，勾选“default”的“提交”和“管理”，单击“确定”保存。 说明： Hive应用开发需要到的额外的操作权限需要从系统管理员处获取。
”，作业配置完成。 在“作业管理”的作业列表中，找到创建的作业名称，单击操作列的“启动”，等待作业启动。 观察数据传输是否生效，例如在PgSQL数据库中对表进行插入数据操作，然后参考查看Kafka数据生产消费详情进入KafkaUI界面查看Kafka的Topic中是否有数据生成。 父主题：
通过Tez引擎执行union相关语句写入的数据，Presto无法查询。 原因分析 由于Hive使用Tez引擎在执行union语句时，生成的输出文件会保存在HIVE_UNION_SUBDIR目录中，而Presto默认不读取子目录下的文件，所以没有读取到HIVE_UNION_SUBDIR目录下的数据。 处理步骤
HetuEngine自适应查询介绍 一般来说，大任务的SQL语句（例如在从整个表中扫描大量数据的情况）会占用大量的资源，在资源紧张的情况下，会影响其他任务的负载。这不仅导致用户体验不佳，也会提高运维成本。为了解决上述问题，HetuEngine提供了自适应查询执行的功能，该功能会自适应地调度执行查询。
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