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在FusionInsight Manager界面,选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”中勾选待操作集群的“Kafka”。 单击右上角的编辑按钮设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后10分钟,单击“下载”。 请联系运维人员,并发送已收集的故障日志信息。 告警清除
在FusionInsight Manager界面,选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”中勾选待操作集群的“Kafka”。 单击右上角的编辑按钮设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后10分钟,单击“下载”。 请联系运维人员,并发送已收集的故障日志信息。 告警清除
在FusionInsight Manager界面,选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”中勾选待操作集群的“Kafka”。 单击右上角的编辑按钮设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后10分钟,单击“下载”。 请联系运维人员,并发送已收集的故障日志信息。 告警清除
警信息,查看系统在定时检查时是否会再次产生此告警。 是,执行8。 否,处理完毕。 收集故障信息。 在MRS Manager界面,单击“系统设置 > 日志导出”。 请联系运维人员,并发送已收集的故障日志信息。 参考信息 OBS证书过期请参考如何处理集群内部OBS证书过期。 父主题:
of 'COUNT(DISTINCT XX)' (6) reaches the hint limitation (2) 若SQL防御规则中设置的动作是“拦截”或“熔断”,系统回显信息可能如下: Intercepted. Reason: Occurrence number of 'COUNT(DISTINCT
分布式模式下,应注意Driver和Executor之间的参数传递 在Spark编程时,总是有一些代码逻辑中需要根据输入参数来判断,这种时候往往会使用这种方式,将参数设置为全局变量,先给定一个空值(null),在main函数中,实例化SparkContext对象之前对这个变量赋值。然而,在分布式模式下,执行
precombine字段一致的场景。 DWS表中必须包含precombine字段与主键。 默认为Hudi内置字段_hoodie_event_time,如果不使用,需要设置“enable.sink.precombine”参数,例如: 单击“确定”,Hudi作业参数配置完成。 配置DWS作业参数。 在作业参数配
kerberos.principal 当前集群regionserver的principal 未设置 hbase.master.kerberos.principal 当前集群hmaster的principal 未设置 hbase.security.authentication 初始化Phoenix连接时所采用的认证方式
--lines-terminated-by 设定行分隔符,和hive表或hdfs文件保持一致 --mysql-delimiters MySQL默认分隔符设置 export参数 --input-fields-terminated-by 字段分隔符 --input-lines-terminated-by
组件操作用户(例如developuser) 创建输入Topic和输出Topic,与样例代码中指定的Topic名称保持一致,输出Topic的清理策略设置为compact。 kafka-topics.sh --create --zookeeper quorumpeer实例IP地址:ZooKeeper客户端连接端口/kafka
SQLDefender: Distributed DDL ALTER UPDATE queries are undesirable. ... 如果防御规则设置的是拦截,则命令执行失败,系统回显信息如下: ... DB::Exception: Distributed DDL ALTER TABLE
下载”。 在“服务”中勾选“HetuEngine”,单击“确定”。 在“主机”中勾选对应角色所在的主机,单击“确定”。 单击右上角的时间编辑按钮,设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后10分钟,单击“下载”。 请联系运维人员,并发送已收集的故障日志信息。 告警清除
在FusionInsight Manager界面,选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”中勾选“NodeAgent”,单击“确定”。 单击右上角的设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后10分钟,单击“下载”。 请联系运维人员,并发送已收集的故障日志信息。 告警清除
得task大小合理化。 修改并行度。 优化数据结构 把数据按列存放,读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时,通过设置spark.shuffle.consolidateFiles为true,来合并shuffle中间文件,减少shuffle文件的数量,减少文
个基础服务的可靠性和容错性问题。 图1 ResourceManager高可用性实现架构 ResourceManager的高可用性方案是通过设置一组Active/Standby的ResourceManager节点来实现的(如图1)。与HDFS的高可用性方案类似,任何时间点上都只能有
getInstance(conf); job.setJarByClass(MultiComponentExample.class); // 设置mapper&reducer类 job.setMapperClass(MultiComponentMapper.class);
实时写入接口功能,只能提供Get、Scan查询服务。 HBase双读支持以下两种方式设置主备集群的相关配置: 在“hbase-dual.xml”中新增主备集群的相关配置。 将主备集群相关配置设置到HBaseMultiClusterConnection中(仅MRS 3.3.0及之后版本支持)。
自定义自动化脚本执行失败后,是否继续执行后续脚本和创建集群。建议您在调试阶段设置为“continue”,无论此自定义自动化脚本是否执行成功,则集群都能继续安装和启动。 约束限制: 由于缩容成功无法回滚,因此缩容后执行的脚本“fail_action”必须设置为“continue”。 取值范围: continue:继续执行后续脚本。
得task大小合理化。 修改并行度。 优化数据结构 把数据按列存放,读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时,通过设置spark.shuffle.consolidateFiles为true,来合并shuffle中间文件,减少shuffle文件的数量,减少文
得task大小合理化。 修改并行度。 优化数据结构 把数据按列存放,读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时,通过设置spark.shuffle.consolidateFiles为true,来合并shuffle中间文件,减少shuffle文件的数量,减少文