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该样例代码只存在于mrs-sample-project-1.6.0.zip中 // 参数解析: //<groupId> 消费者的group.id. //<brokers> broker的IP和端口. //<topic> kafka的topic. public
database语句失效 使用Hue WebUI访问HDFS文件失败 在Hue页面上传大文件失败 集群未安装Hive服务时Hue原生页面无法正常显示 访问Hue原生页面时间长，文件浏览器报错Read timed out 父主题： 使用Hue
apReduce的HCatalog相关JAR包。 ZooKeeper集群 ZooKeeper作为临时节点记录各HiveServer实例的IP地址列表，客户端驱动连接ZooKeeper获取该列表，并根据路由机制选取对应的HiveServer实例。 HDFS/HBase集群 Hive表数据存储在HDFS集群中。
org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Server$ProtoBufRpcInvoker.call(ProtobufRpcEngine.java:616) ?at org.apache.hadoop.ipc.RPC$Server.call(RPC
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的交互主要通过运行一个或多个TSD来实现。每个TSD都是独立的。没有主服务器，没有共享状态，因此您可以根据需要运行任意数量的TSD来处理您向其投入的任何负载。每个TSD使用CloudTable集群中的HBase来存
参数及参数说明 参数名称 参数说明 url jdbc:XXX://HSFabric1_IP:HSFabric1_Port,HSFabric2_IP:HSFabric2_Port,HSFabric3_IP:HSFabric3_Port/catalog/schema?serviceDiscoveryMode=hsfabric
reservations:id String 预留container的ID。 reservations:resource String container的分配地址。 reservations:reserveAmount object 预留项的总数。 containers array 分配container对象的数组。
从“定位信息”中获取“主机名”和“设备分区名”，其中“主机名”为故障告警的节点，“设备分区名”为故障磁盘的分区。 联系硬件工程师确认为磁盘硬件故障之后，将服务器上故障磁盘在线拔出。 拔出磁盘后系统会上报“ALM-12014 分区丢失”告警，参考ALM-12014 设备分区丢失进行处理，处理完成后，本告警即可自动消除。
append”参数值设置为true。 “dfs.support.append”参数在开源社区版本中默认值是关闭，在FusionInsight版本默认值是开启。 该参数为服务器端参数。建议开启，开启后才能使用Append功能。 不适用HDFS场景可以考虑使用其他方式来存储数据，如HBase。 HDFS不适用于存储大量小文件
生产者（Producer）将消息发布到Kafka主题（Topic）上，消费者（Consumer）订阅这些主题并消费这些消息。在Kafka集群上一个服务器称为一个Broker。对于每一个主题，Kafka集群保留一个用于缩放、并行化和容错性的分区（Partition）。每个分区是一个有序、不可
同步MRS集群节点磁盘信息 当云硬盘实际信息与控制台展示的云硬盘信息不一致，或者节点列表展示的云硬盘信息显示“数据盘: --（请同步磁盘信息）”，需要同步最新云硬盘时，可以使用同步磁盘信息功能。 同步磁盘信息用于检查集群云磁盘最新信息并进行更新，使控制台展示的云硬盘信息与实际最新云硬盘信息保持一致。
X.remotenn1”值为对端集群其中一个NameNode实例的业务IP和RPC端口，设置“haclusterX.remotenn2”值为对端集群另外一个NameNode实例的业务IP和RPC端口。按照“IP:port”格式填写。 “dfs.namenode.rpc-address
.append(";principal=") .append(principal) .append(";user.principal=") .append(USER_NAME)
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0条告警。 支持通过指定对象或级别来筛选指定的告警。 单击“高级搜索”显示告警搜索区域，搜索条件包括告警ID、告警名称、告警状态、开始时间和结束时间。单击“搜索”显示过滤后的告警，再次单击“高级搜索”，会显示已经填写的搜索条件数量。 单个告警支持“清除”、“屏蔽”以及“查看帮助”操作。
/kafka-consumer-groups.sh --list --bootstrap-server <Broker的任意一个节点的业务IP:Kafka集群IP端口号> --command-config ../config/consumer.properties 例如：./kafka-consumer-groups
/join并为一个，不但减少了大量的全局barrier，而且无需物化很多中间结果RDD，这将极大地提升性能。Spark把这个叫做流水线（pipeline）优化。 Transformation和Action（RDD的操作） 对RDD的操作包含Transformation（返回值还是
/kafka-consumer-groups.sh --list --bootstrap-server <Broker的任意一个节点的业务IP:Kafka集群IP端口号> --command-config ../config/consumer.properties 例如：./kafka-consumer-groups
运行Pipeline样例程序。 Java 启动发布者Job bin/flink run -p 2 --class com.huawei.bigdata.flink.examples.TestPipelineNettySink /opt/client/FlinkPipelineJavaExample
"jdbc:hive2://<zkNode_IP>:<zkNode_Port>/;serviceDiscoveryMode=zooKeeper;zooKeeperNamespace=sparkthriftserver2x;" 其中“<zkNode1_IP>:<zkNode1_Port>,<zkNode2_IP>:<zkNode2_Port>
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