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name; 图2 执行结果 可在Yarn上查看执行的任务。 登录FusionInsight Manager页面，选择“集群 > 服务 > Yarn > 概览”，单击“ResourceManager WebUI”后面对应的链接，进入Yarn的WebUI页面，查看对应任务。 图3 作业任务
ServiceName 产生告警的服务名称。 RoleName 产生告警的角色名称。 HostName 产生告警的主机名。 TaskName 任务名称。 对系统的影响 周期备份任务失败，可能会导致长时间没有可用的备份包，在系统出现异常时，无法恢复。 可能原因 该告警产生原因依赖于该任务的详细情况，直接获取日志和任务详情来处理该告警。
同权限的角色将会用“|”合并。查询ACL权限时，将显示合并后的结果，与开启该功能前的显示会有区别。此操作不可逆，请充分考虑实际应用场景，再决定是否做出调整。 如果当前组件使用了Ranger进行权限控制，需基于Ranger配置相关策略进行权限管理，具体操作可参考添加Hive的Ranger访问权限策略。
'test')); 描述 向表中插入新的数据行。 如果指定了列名列表，那么这些列名列表必须与query语句产生列列表名完全匹配。表中不在列名列表中的每一列，其值会设置为null。 如果没有指定列名列表，则query语句产生的列必须与将要插入的列完全匹配。 使用insert int
参数名称 参数含义 ServiceName 产生告警的服务名称。 RoleName 产生告警的角色名称。 HostName 产生告警的主机名。 对系统的影响 产生告警的Flume Agent实例无法提供正常功能，定义在该实例下的数据传输任务暂时中断，对于实时数据传输，会丢失实时数据。
解决认证出现如下关键字：clock skew too great的问题 检查集群时间。 检查开发环境所在机器的时间，与集群时间的偏差应小于5分钟。 解决认证出现如下关键字：(Receive time out) can not connect to kdc server的问题 要检查“krb5.conf”文件
Spark REST API接口介绍 功能简介 Spark的REST API以JSON格式展现Web UI的一些指标，提供用户一种更简单的方法去创建新的展示和监控的工具，并且支持查询正在运行的app和已经结束的app的相关信息。开源的Spark REST接口支持对Jobs、Stages
temTableDump”。 在“主机”中勾选需要获取的主机信息，单击“确定”。 单击右上角的时间编辑按钮，设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”。 收集异常故障日志时间长短可以咨询技术支持人员。 单击“下载”，实时转储的系统表会被保存在本地。 收集一键转储系统表日志 使用ro
数据。 原理：每次poll的数据处理完后才提交offset，如果poll数据后的处理时长超出了session.timeout.ms的设置时长，此时发生rebalance导致本次消费失败，已经消费数据的offset无法正常提交，所以下次重新消费时还是在旧的offset消费数据，从而导致消费数据重复。
Kakfa消费者读取单条记录过长问题 问题背景与现象 和“Kafka生产者写入单条记录过长问题”相对应的，在写入数据后，用户开发一个应用，以消费者调用新接口（org.apache.kafka.clients.consumer.*）到Kafka上读取数据，但读取失败，报异常大致如下：
图3 Project Defaults 在打开的“Project Structure”页面中，选择“SDKs”，单击绿色加号添加JDK。 图4 添加JDK 在弹出的“Select Home Directory for JDK”窗口，选择对应的JDK目录，然后单击“OK”。 图5 选择JDK目录
HDFS集群可能出现DataNode节点间磁盘利用率不平衡的情况，比如集群中添加新数据节点的场景。如果HDFS出现数据不平衡的状况，可能导致多种问题，比如MapReduce应用程序无法很好地利用本地计算的优势、数据节点之间无法达到更好的网络带宽使用率或节点磁盘无法利用等等。所以MRS集群
HDFS集群可能出现DataNode节点间磁盘利用率不平衡的情况，比如集群中添加新数据节点的场景。如果HDFS出现数据不平衡的状况，可能导致多种问题，比如MapReduce应用程序无法很好地利用本地计算的优势、数据节点之间无法达到更好的网络带宽使用率或节点磁盘无法利用等等。所以MRS集群
在弹窗“IAM用户同步”的“待同步”页面，搜索需要同步IAM用户所在的用户组，单击对应的用户组名称。在“用户”中勾选需要同步的IAM用户，单击“同步”。 如需同步所有的用户，在“待同步”中勾选“全部同步”即可。 如只勾选“用户组”，该用户组下的用户不会同步，必须勾选“用户组”下对应的用户名称才能同步。
fileInputStream = null; } } 获取ZooKeeper的IP列表和端口、集群的认证模式、HiveServer的SASL配置、HiveServer在ZooKeeper中节点名称、客户端对服务端的发现模式、以及服务端进程认证的principal。这些配置样例代码会自动从“hiveclient
DataNode以Block的形式，保存用户的文件和目录，同时在NameNode中生成一个文件对象，对应DataNode中每个文件、目录和Block。 NameNode文件对象需要占用一定的内存，消耗内存大小随文件对象的生成而线性递增。DataNode实际保存的文件和目录越多，Name
可在Spark客户端创建Location为OBS路径的表。 集群安装后使用spark beeline 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Spark2x > 配置 > 全部配置”。 在左侧的导航列表中选择“JDBCServer2x > 自定义”。在参数“spark
[7] }; [4] Client_new：zoo.cfg中指定的读取配置，当该名称修改时，需要同步修改zoo.cfg中对应配置。 [5] keyTab ：指明工程使用的“user.keytab”在运行样例的主机上的保存路径，使用绝对路径便于更好定位文件位置。在Windows环境
假定某个业务Kafka每30秒就会收到5个用户的消费记录。Hbase的table1表存储用户历史消费的金额信息。 现table1表有10条记录，表示有用户名分别为1-10的用户，用户的历史消费金额初始化都是0元。 基于某些业务要求，开发的Spark应用程序实现如下功能： 实时累加计算用户的消费金额信息：即用
fileInputStream = null; } } 获取ZooKeeper的IP列表和端口、集群的认证模式、HiveServer的SASL配置、HiveServer在ZooKeeper中节点名称、客户端对服务端的发现模式、以及服务端进程认证的principal。这些配置样例代码会自动从“hiveclient
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