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HistoryServer缓存的应用被回收，导致此类应用页面访问时出错 问题 在History Server页面中访问某个Spark应用的页面时，发现访问时出错。 查看相应的HistoryServer日志后，发现有“FileNotFound”异常，相关日志如下所示： 2016-11-22
HDFS容量达到100%导致上层服务HBase、Spark等不可用 用户问题 集群的HDFS容量使用达到100%，HDFS服务状态为只读，导致上层服务HBase、Spark等上报服务不可用告警。 问题现象 HDFS使用容量100%，磁盘容量只使用85%左右，HDFS服务状态为只读
Kafka Broker上报进程异常，日志提示“IllegalArgumentException” 问题背景与现象 使用Manager提示进程故障告警，查看告警进程为Kafka Broker。 可能原因 Broker配置异常。 原因分析 在Manager页面，在告警页面得到主机信息。
JSON表中有破损数据导致Hive查询异常 用户问题 在Hive客户端查询JSON数据，JSON表中有破损数据导致查询异常： 在Hive客户端上使用默认开源的JSON序列化建表语句创建表： create external table if not exists test ( name
使用Python提交Flink普通作业 获取样例工程“flink-examples/pyflink-example/pyflink-kafka”中的“pyflink-kafka.py”和“insertData2kafka.sql”。 参考准备本地应用开发环境将准备好的Python虚拟环境打包，获取“venv
快速使用Kafka生产消费数据 操作场景 用户可以在集群客户端完成Topic的创建、查询、删除等基本操作。可参考Kafka用户权限说明设置用户权限，然后参考使用Kafka客户端生产消费数据（MRS 3.x之前版本）进行操作。 MRS 3.1.2及之后版本集群也可以通过登录Kafk
执行join操作时localtask启动失败 问题背景与现象 执行join等操作，数据量较小时，会启动localtask执行，执行过程会报错： jdbc:hive2://10.*.*.*:21066/> select a.name ,b.sex from student a join
配置并导入Flink样例工程 操作场景 Flink针对多个场景提供样例工程，包含Java样例工程和Scala样例工程等，帮助客户快速学习Flink工程。 针对Java和Scala不同语言的工程，其导入方式相同。 以下操作步骤以导入Java样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程
配置Spark SQL开启Adaptive Execution特性 配置场景 Spark SQL Adaptive Execution特性用于使Spark SQL在运行过程中，根据中间结果优化后续执行流程，提高整体执行效率。当前已实现的特性如下： 自动设置shuffle partition数
配置Spark SQL开启Adaptive Execution特性 配置场景 Spark SQL Adaptive Execution特性用于使Spark SQL在运行过程中，根据中间结果优化后续执行流程，提高整体执行效率。当前已实现的特性如下： 自动设置shuffle partition数。
Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序开发思路 场景说明 假定某个业务Kafka每1秒就会收到1个单词记录。 基于某些业务要求，开发的Spark应用程序实现如下功能： 实时累加计算每个单词的记录总数。 “log1.txt”示例文件： LiuYang YuanJing
SparkStreaming批量写入HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用streamBulkPut接口将流数据写入Hbase表中。 数据规划 在客户端执行hbase shell进入HBase命令行。 在HB
HDFS Colocation 功能简介 同分布（Colocation）功能是将存在关联关系的数据或可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性，将那些需进行关联操作的文件存放在相同数据节点上，在进行关联操作计算时避免了到别的数据节点上获取数据，大大降低网络带宽的占用。
Java样例代码 功能介绍 在Spark应用中，通过使用Streaming调用kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数，或将数据写入Kafka0-10。 Streaming读取Kafka0-10代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei
配置Kafka高可用和高可靠 操作场景 Kafka消息传输保障机制，可以通过配置不同的参数来保障消息传输，进而满足不同的性能和可靠性要求。本章节介绍如何配置Kafka高可用和高可靠参数。 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 对系统的影响 配置高可用、高性能的影响： 配置高
Producer发送数据失败，报错“NullPointerException” 问题现象 使用MRS安装集群，主要安装ZooKeeper、Kafka。 在使用Producer向Kafka发送数据功能时，发现客户端抛出NullPointerException。 可能原因 Kafka服务异常。
使用Python提交Flink普通作业 获取样例工程“flink-examples/pyflink-example/pyflink-kafka”中的“pyflink-kafka.py”和“insertData2kafka.sql”。 参考准备本地应用开发环境将准备好的Python虚拟环境打包，获取“venv
【Spark WebUI】HistoryServer缓存的应用被回收导致此类应用页面访问时出错 用户问题 在History Server页面中访问某个Spark应用的页面时，发现访问时出错。 查看相应的HistoryServer日志后，发现有“FileNotFound”异常，相关日志如下所示：
新建CarbonData表 操作场景 使用CarbonData前需先创建表，才可在其中加载数据和查询数据。可通过Create Table命令来创建表。该命令支持使用自定义列创建表。 使用自定义列创建表 可通过指定各列及其数据类型来创建表。 命令示例： CREATE TABLE IF
HistoryServer缓存的应用被回收，导致此类应用页面访问时出错 问题 在History Server页面中访问某个Spark应用的页面时，发现访问时出错。 查看相应的HistoryServer日志后，发现有“FileNotFound”异常，相关日志如下所示： 2016-11-22
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