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BulkLoad程序在客户端启动时会生成一个partitioner文件，用于划分Map任务数据输入的范围。 此文件在BulkLoad客户端退出时会被自动删除。 一般来说当所有Map任务都启动运行以后，退出BulkLoad客户端也不会导致已提交的作业失败。但由于Map任务存在重试机制和推测执行机制；Re
YARN Java API接口介绍 关于YARN的详细API可以直接参考官方网站上的描述：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 YARN常用的Java类有如下几个。 ApplicationClientProtocol
当HA连续2次都检测到Tomcat资源异常时，产生该告警。 当HA检测到Tomcat资源正常后，告警恢复。 Tomcat资源为单主资源，一般资源异常会导致主备倒换，看到告警时，基本已经主备倒换，并在新主环境上启动新的Tomcat资源，告警恢复。该告警用于提示用户，Manager主备倒换的原因。
d资源。当HA连续10次检测到httpd资源异常时，产生该告警。 当HA检测到httpd资源正常后，告警恢复。 httpd资源为单主资源，一般资源异常会导致主备倒换，看到告警时，基本已经主备倒换，并在新主环境上启动新的httpd资源，告警恢复。该告警用于提示用户，Manager主备倒换的原因。
HA连续3次检测到floatip资源异常时，产生该告警。 当HA检测到floatip资源正常后，告警恢复。 floatip资源为单主资源，一般资源异常会导致主备倒换，看到告警时，基本已经主备倒换，并在新主环境上启动新的floatip资源，告警恢复。该告警用于提示用户，Manager主备倒换的原因。
MapReduce任务长时间无进展 问题 MapReduce任务长时间无进展。 回答 一般是因为内存太少导致的。当内存较小时，任务中拷贝map输出的时间将显著增加。 为了减少等待时间，您可以适当增加堆内存空间。 任务的配置可根据mapper的数量和各mapper的数据大小来进行优
可能返回不同的结果。 回答 正常情况下，相同rowkey值的数据加载到HBase是有先后顺序的，HBase以最近的时间戳的数据为最新数据，一般的默认查询中，没有指定时间戳的，就会对相同rowkey值的数据仅返回最新数据。 使用bulkload加载数据，由于数据在内存中处理生成HF
MapReduce任务长时间无进展 问题 MapReduce任务长时间无进展。 回答 一般是因为内存太少导致的。当内存较小时，任务中拷贝map输出的时间将显著增加。 为了减少等待时间，您可以适当增加堆内存空间。 任务的配置可根据mapper的数量和各mapper的数据大小来进行优
建立Hive表分区提升查询效率 操作场景 Hive在做Select查询时，一般会扫描整个表内容，会消耗较多时间去扫描不关注的数据。此时，可根据业务需求及其查询维度，建立合理的表分区，从而提高查询效率。 操作步骤 MRS 3.x之前版本： 登录MRS控制台，在左侧导航栏选择“现有集群”，单击集群名称。选择“节点管理
Kafka业务规格说明 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 支持的Topic上限 支持Topic的个数，受限于进程整体打开的文件句柄数（现场环境一般主要是数据文件和索引文件占用比较多）。 可通过ulimit -n命令查看进程最多打开的文件句柄数； 执行lsof -p <Kafka PI
可能返回不同的结果。 回答 正常情况下，相同rowkey值的数据加载到HBase是有先后顺序的，HBase以最近的时间戳的数据为最新数据，一般的默认查询中，没有指定时间戳的，就会对相同rowkey值的数据仅返回最新数据。 使用bulkload加载数据，由于数据在内存中处理生成HF
级别、开始时间、结束时间、用户、主机、服务、实例、操作结果等。 图1 审计信息列表 用户可以在“所有安全级别”中选择“高危”、“危险”、“一般”和“提示”级别的审计日志。 在高级搜索中，用户可设置过滤条件来查询审计日志。 在“操作类型”中，用户可根据用户管理、集群、服务、健康检查等来指定操作类型查询对应的审计日志。
Kafka业务规格说明 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 支持的Topic上限 支持Topic的个数，受限于进程整体打开的文件句柄数（现场环境一般主要是数据文件和索引文件占用比较多）。 可通过ulimit -n命令查看进程最多打开的文件句柄数； 执行lsof -p <Kafka PI
在事实表与维度表关联场景中可以按表设置TTL降低状态后端数据量 具体使用指导参考通过表级TTL进行状态后端优化。 合理设置并行度 任务运行的速度和并行度相关，一般来说提升并行度能有效提升读取的速度，但是过大的并行度可能导致部分节点资源的浪费，过小的并行度可能导致部分节点运行缓慢。对于SQL当前不能手
ClickHouseServer实例所在节点IP --user clickhouse/hadoop.<系统域名> --password 8中获取的clickhouse.keytab路径 --port ClickHouse的端口号 系统域名：默认为hadoop.com。具体可登录集群FusionInsight Manager，单击“系统
配置列统计值直方图Histogram用以增强CBO准确度 配置场景 Spark优化sql的执行，一般的优化规则都是启发式的优化规则，启发式的优化规则，仅仅根据逻辑计划本身的特点给出优化，没有考虑数据本身的特点，也就是未考虑算子本身的执行代价。Spark在2.2中引入了基于代价的优
配置列统计值直方图Histogram用以增强CBO准确度 配置场景 Spark优化sql的执行，一般的优化规则都是启发式的优化规则，启发式的优化规则，仅仅根据逻辑计划本身的特点给出优化，没有考虑数据本身的特点，也就是未考虑算子本身的执行代价。Spark在2.2中引入了基于代价的优
成，由于初始化数据量通常较大，因此推荐使用API方式给充足资源来完成。 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
ClickHouseServer实例所在节点IP --user clickhouse/hadoop.<系统域名> --password 8中获取的clickhouse.keytab路径 --port ClickHouse的端口号 系统域名：默认为hadoop.com。具体可登录集群FusionInsight Manager，单击“系统
authenticated client: authenticationID=hdfs/hadoop@<系统域名>; authorizationID=hdfs/hadoop@<系统域名>. | org.apache.zookeeper.server.auth.SaslServerCallbackHandler
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