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的相关配置没有设置。 问题3： 常见的场景是使用--files上传了user.keytab，然后使用--keytab又指定了同一个文件，导致一个文件多次被上传。 处理步骤 问题1： 重新kinit一个用户并修改相应的配置参数。 问题2： 查看hadoop相关的配置项是否正确，查看
stats统计了最近各个不同时间段的算子之间发送数据的总数据量。 Spouts中统计了spout算子从启动到现在发送的消息总量。Bolts中统计了Count算子和split算子的发送消息总量，如图2所示。 图2 Storm应用程序算子发送数据总量 父主题： 调测Storm应用
stats统计了最近各个不同时间段的算子之间发送数据的总数据量。 Spouts中统计了spout算子从启动到现在发送的消息总量。Bolts中统计了Count算子和split算子的发送消息总量，如图2所示。 图2 Storm应用程序算子发送数据总量 父主题： 调测Strom应用
使用Yarn Yarn用户权限管理 使用Yarn客户端提交任务 配置Container日志聚合功能 启用Yarn CGroups功能限制Container CPU使用率 Yarn企业级能力增强 Yarn性能调优 Yarn运维管理 Yarn常见问题
更多的计算框架。 基本概念 ResourceManager（RM） RM是一个全局的资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配。它主要由两个组件构成：调度器（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager，ASM）。 ApplicationMaster（AM）
ZookeeperRegisterServerHandler //添加用户自定义算子产生数据 env.addSource(new UserSource) .keyBy(0).map(x=>x.content.getBytes)//将发送数据转化成字节数组 .addSink(new
IDEA工具，同时完成JDK、Maven等初始配置。 准备ClickHouse应用开发环境 准备连接集群配置文件 应用程序开发或运行过程中，需通过集群相关配置文件信息连接MRS集群，配置文件通常包括集群信息文件，可从已创建好的MRS集群中获取相关内容。 用于程序调测或运行的节点，需要与MRS集群内节
的HiveServer节点的HiveServerAudit日志，下载的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后10分钟。打开日志文件查找“Result=FAIL”关键字筛选执行错误语句的日志信息，再根据日志信息中的“UserName”查看执行错误语句的用户。 输入正确的
使用Yarn Yarn用户权限管理 使用Yarn客户端提交任务 配置Container日志聚合功能 启用Yarn CGroups功能限制Container CPU使用率 配置TimelineServer支持HA Yarn企业级能力增强 Yarn性能调优 Yarn运维管理 Yarn常见问题
使用Hue提交Bundle批处理作业 操作场景 当同时存在多个定时任务的情况下，用户可以通过Bundle任务进行批量管理作业。该任务指导用户通过Hue界面提交批量类型的作业。 前提条件 提交Bundle批处理之前需要提前配置好相关的Workflow和Coordinator作业。 操作步骤
采集MRS集群服务堆栈信息 为了满足实际业务的需求，集群管理员可以在Manager中采集指定角色或实例的堆栈信息，保存到本地目录，并支持下载。 采集内容包括： jstack栈信息。 jmap -histo堆统计信息。 jmap -dump堆信息快照。 对于jstack和jmap-histo信息，支持连续采集以便对比。
MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下，如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件，那么该job在最后的commit阶段，会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中，大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。
Python3样例工程章节，获取样例代码，获取hetu-jdbc-XXX.jar文件，并复制到自定义目录中。 参考通过HSFabric的KeyTab认证实现查询HetuEngine SQL任务章节，获取“user.keytab”和“krb5.conf”文件，并放置到自定义目录中。 编辑样例代码，根据集群实际
Loader输入类算子 CSV文件输入 固定宽度文件输入 表输入 HBase输入 HTML输入 Hive输入 Spark输入 父主题： Loader算子帮助
（此日志文件大小可进行配置），会自动压缩，压缩后的日志文件名规则为：“<原有日志名>-<yyyy-mm-dd_hh-mm-ss>.[编号].log.zip”。最多保留最近的20个压缩文件，压缩文件保留个数和压缩文件阈值可以配置。 表1 Tez日志列表 日志类型 日志文件名 描述 运行日志
Flume”进入Flume服务界面，在右上角选择“更多 > 下载客户端”，选择“选择客户端类型”为“完整客户端”，下载Flume服务客户端文件。 客户端文件名称为“FusionInsight_Cluster_<集群ID>_Flume_Client.tar”，本章节以“FusionInsi
配置DataNode预留磁盘百分比 配置场景 当Yarn本地目录和DataNode目录配置在同一个磁盘时，具有较大容量的磁盘可以运行更多的任务，因此将有更多的中间数据存储在Yarn本地目录。 目前DataNode支持通过配置“dfs.datanode.du.reserved”来配置预留磁盘空间大小。配置
单击“实例”，勾选所有FlinkServer实例，选择“更多 > 重启实例”，根据界面提示重启FlinkServer实例。 为指定用户配置Hive行级别数据过滤，详情可参考Hive行级别数据过滤。 如为test用户在“default”库中的“datagen”表添加“a<>1”过滤条件。 使用权限配置完成的用户通
jar <checkpoint> <batchTime> <windowTime> <topics> <brokers> 在没有Kafka数据输入的情况下，日志中显示的RDD的DAG结构会在一个Batch中打印两次，相关日志如下所示： ----------------------
U核心的比例2:1，堆外内存和CPU核心比例0.5:1；即一个核心，需要2G堆内存，0.5G堆外内存 Spark初始化入库场景，由于处理的数据量比较大，上述资源配比需要调整，内存和Core的比例推荐4:1，堆外内存和Core的比例1:1。 示例： spark-submit --master
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