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MapReduce统计样例程序开发思路 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发MapReduce应用程序实现如下功能： 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名，第二列为性别，第三列为本次停留时间，单位为分钟，分隔符为“
如何查看MRS服务的操作日志信息？ “操作日志”页面记录了用户对集群和作业的操作的日志信息。目前，MRS界面记录的日志信息分为以下几类： 集群操作 创建集群、删除集群、扩容集群和缩容集群等操作 创建目录、删除目录和删除文件等操作 作业操作：创建作业、停止作业和删除作业等操作 数据
快速使用Flume采集节点日志 操作场景 Flume支持将采集的日志信息导入到Kafka。 前提条件 已创建开启Kerberos认证的包含Flume、Kafka等组件的流式集群。可参考购买自定义集群。 已配置网络，使日志生成节点与流集群互通。 使用Flume客户端（MRS 3.x之前版本）
MRS的Storm集群提交任务时如何指定日志路径？ 客户可以根据自己的需求，修改MRS的流式Core节点上的/opt/Bigdata/MRS_XXX /1_XX _Supervisor/etc/worker.xml文件，将标签filename的值设定为客户需要的路径，然后在Manager页面重启对应实例。
假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发Spark应用程序实现如下功能： 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名，第二列为性别，第三列为本次停留时间，单位为分钟，分隔符为“,”。 log1.txt：周六网民停留日志 LiuYang
ClickHouse日志启动了自动压缩归档功能，缺省情况下，当日志大小超过100MB的时（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>.[编号].gz”。 默认最多保留最近的10个压缩文件，压缩文件保留个数可以在Manager界面中配置。 父主题： ClickHouse数据库运维
假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发Spark应用程序实现如下功能： 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名，第二列为性别，第三列为本次停留时间，单位为分钟，分隔符为“,”。 log1.txt：周六网民停留日志 LiuYang
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配置LDAP输出审计日志 用户可以通过设置LDAP服务的审计日志输出级别，将审计内容输出至系统日志信息中（如“/var/log/messages”），用于查看用户的活动信息及操作指令信息。 LDAP的审计日志开启后，会产生大量日志信息，严重影响集群性能，请谨慎开启。 该章节仅适用于MRS
TezUI界面无法查看Yarn日志 问题 登录Tez WebUI界面，单击Logs跳转yarn日志界面失败，无法加载数据。 回答 Tez WebUI跳转Yarn Logs界面时，目前是通过hostname进行访问，需要在windows机器，配置hostname到ip的映射。具体方法为： 修
假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志，基于某些业务要求，要求开发Spark应用程序实现如下功能： 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名，第二列为性别，第三列为本次停留时间，单位为分钟，分隔符为“,”。 log1.txt：周六网民停留日志 LiuYang
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MapReduce统计样例程序开发思路 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发MapReduce应用程序实现如下功能。 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名，第二列为性别，第三列为本次停留时间，单位为分钟，分隔符为“
命令发现如下文件占用大量磁盘空间。 Mapreduce服务的汇聚日志配置参数如下： 原因分析 客户提交任务的操作过于频繁，且聚合后的日志文件被删除的时间配置为1296000，即聚合日志保留15天，导致汇聚的日志无法在短时间内释放，从而引起磁盘被占满。 处理步骤 登录Manager页面，进入Mapreduce服务配置参数页面。
假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发Spark应用程序实现如下功能： 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名，第二列为性别，第三列为本次停留时间，单位为分钟，分隔符为“,”。 log1.txt：周六网民停留日志 LiuYang
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Flume日志采集概述 Flume是一个分布式、可靠和高可用的海量日志聚合的系统。它能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集、聚合、移动，最后存储到一个中心化数据存储系统中。支持在系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。同时，提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。
Flume日志采集概述 Flume是一个分布式、可靠和高可用的海量日志聚合的系统。它能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集、聚合、移动，最后存储到一个中心化数据存储系统中。支持在系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。同时，提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。
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