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选择“集群 > 服务 > ClickHouse”，单击“实例”，查看“ClickHouseServer”的实例IP。
在左侧的导航列表中，单击“服务 > HDFS > HDFS文件 > HDFS文件总数”。 修改页面右侧的规则中的阈值，以适应当前的HDFS文件数。 HDFS文件数可以通单击“服务管理 > HDFS”，在右侧“实时”区域中单击“定制”按钮，选择“HDFS File”监控项查看。
前提条件 已安装Ranger服务且服务运行正常。 已创建需要配置权限的用户组。 已安装Guardian服务。 操作步骤 使用Ranger管理员用户rangeradmin登录Ranger管理页面，具体操作可参考登录Ranger WebUI界面。
public BlockLocation[] getFileBlockLocations(FileStatus file, long start, long len) 通过该接口可查找指定文件在HDFS集群上块的位置，其中“file”为文件的完整路径，“start”和“len”来标识查找文件的块的范围
查看作业完成情况 进入“Loader WebUI”界面，待“状态”显示“成功”则说明作业完成。 图4 查看作业 父主题： 创建Loader数据导出作业
开发Hive应用 编译并运行程序 指导用户将开发好的程序编译提交运行并查看结果。 调测Hive应用 父主题： Hive应用开发概述
SimpleStringSchema(), paraTool.getProperties())); // 调用execute触发执行 env.execute(); } // 自定义Source，每隔1s持续产生消息
操作步骤 使用omm用户登录安装了Hive服务的节点，执行以下命令进入Hive安装目录。
滚动重启ZooKeeper服务请在ClickHouse业务空闲或低峰期进行操作。 请等待两小时后查看告警是否恢复。 是，操作结束。 否，执行3。 收集故障信息 在FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 日志 > 下载”。
qry=java.lang:type=Memory, cause: Forbidden 使用当前用户访问Yarn WebUI界面，无法查看作业信息： 使用当前用户登录Hue WebUI后，在界面左侧导航栏单击 ，选择“Workflow”后报错： 建议使用新建的具有对于组件管理权限的用户访问
在任务列表指定任务的“操作”列，选择“更多 > 查询历史”，打开备份任务执行历史记录。 在弹出的窗口中，在指定一次执行成功记录的“备份路径”列，单击“查看”，打开此次任务执行的备份路径信息，查找以下信息： “备份对象”表示备份的数据源。 “备份路径”表示备份文件保存的完整路径。
等待大概10分钟时间，查看当前告警是否恢复。 是，操作结束。 否，执行4。 收集故障信息。 在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”中勾选待操作集群的“HDFS”。
paraTool.get("topic"), new SimpleStringSchema, paraTool.getProperties)) // 调用execute触发执行 env.execute } } // 自定义Source，每隔1s持续产生消息
待连接的IoTDBServer所在的节点IP地址，可通过登录FusionInsight Manager界面，选择“集群 > 服务 > IoTDB > 实例”查看。
/*:conf/clickhouse-example.properties com.huawei.clickhouse.examples.Demo 查看调测结果 ClickHouse应用程序运行完成后，可通过以下方式查看程序运行情况： 通过运行结果查看程序运行情况。
在网络拥塞的情况下，您还可以设置客户端与JDBCServer连接的超时时间，可以避免客户端由于无限等待服务端的返回而挂起。
编码规范： 说明：Web Service客户端和服务器间使用相同的编码方式，是为了防止出现乱码现象，也是实施输入校验的基础。 安全加固：web server响应消息统一采用UTF-8字符编码。
单击“刷新”，在“目录名称”查看筛选的表。 单击“同步”保存筛选结果。 输入正则表达式时，可以使用和增加或删除一条表达式。 如果已选择的表或目录不正确，可以单击“清除选中节点”清除勾选。 单击“校验”查看备份任务的配置是否正确。
locator分配算法的原理是，查询目前存在的所有locators，读取所有locators所分配的数据节点，并记录其使用次数。根据使用次数，对数据节点进行排序，使用次数少的排在前面，优先选择排在前面的节点。每次选择一个节点后，计数加1，并重新排序，选择后续的节点。
locator分配算法的原理是，查询目前存在的所有locators，读取所有locators所分配的数据节点，并记录其使用次数。根据使用次数，对数据节点进行排序，使用次数少的排在前面，优先选择排在前面的节点。每次选择一个节点后，计数加1，并重新排序，选择后续的节点。
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