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examples的HdfsExample类。 在Linux客户端运行应用和在Windows环境下运行应用的初始化代码相同，代码样例如下所示。 // 完成初始化和认证 confLoad(); authentication(); // 创建一个用例 HdfsExample hdfs_examples
常的mutation任务。 业务写入压力过大导致merge速度小于insert速度。 可以用以下SQL语句检查报错节点最近一小时的写入条数和频次： select tables,written_rows,count() from system.query_log where type='QueryFinish'
connector_id 是 String 参数解释： 连接ID。获取方法，请参见获取连接ID。 约束限制： 不涉及 取值范围： 只能由英文字母、数字以及“_”和“-”组成，且长度为[1-64]个字符。 默认取值： 不涉及 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 data_connector
rce、channel以及sink，将其拖到右侧的操作界面中并将其连接。 采用SpoolDir Source、Memory Channel和Kafka Sink，如图2所示。 图2 Flume配置工具示例 双击对应的source、channel以及sink，根据实际环境并参考表1设置对应的配置参数。
rce、channel以及sink，将其拖到右侧的操作界面中并将其连接。 采用SpoolDir Source、Memory Channel和Kafka Sink，如图2所示。 图2 Flume配置工具示例 双击对应的source、channel以及sink，根据实际环境并参考表1设置对应的配置参数。
配置Spark作业失败时清理残留文件 本章节仅适用于MRS 3.3.1-LTS及之后版本。 配置场景 Spark作业失败时可能出现文件残留的情况，可能会长期积累导致磁盘空间告警，因此需要定时清理。 使用约束 本特性需要启动Spark JDBCServer服务，借助JDBCServ
实例 > 任一MetaStore实例 > 图表”，在“图表分类”选择“操作统计”，查看“create_table API元数据操作耗时情况”和“add_partitions_req api执行情况”等监控，看SQL运行慢是否是因为MetaStore访问变慢。 父主题： Hive故障排除
Settings”。 弹出“Settings”窗口。 在左边导航上选择“Editor > File Encodings”，在“Global Encoding”和“Project Encodings”区域，设置参数值为“UTF-8”，单击“Apply”后，单击“OK”，如图2所示。 图2 设置IntelliJ
Manager首页，选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”中勾选待操作集群的“Hive”。 单击右上角的设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”，分别为告警产生时间的前后10分钟，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除 此告警修复后，系统会自动清除此告警，无需手工清除。
Manager页面，选择“集群 > 服务 > ZooKeeper > 实例”，查看ZooKeeper角色实例的IP地址。 --partitions主题分区数和--replication-factor主题备份个数不能大于Kafka角色实例数量。 ZooKeeper侦听客户端连接的端口获取方式：登录FusionInsight
是，集群已绑定委托。 否，执行4.b。 单击“管理委托”，为集群绑定具有OBS文件系统操作权限的委托。 您可以直接选择系统默认的“MRS_ECS_DEFAULT_AGENCY”，也可以单击“新建委托”自行创建其他具有OBS文件系统操作权限的委托。 提交wordcount作业。 在M
序。 使用root用户登录安装了集群客户端的节点。 cd /opt/client source bigdata_env 创建输入Topic和输出Topic，与样例代码中指定的Topic名称保持一致，输出Topic的清理策略设置为compact。 kafka-topics.sh --create
Manager界面，选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”框中勾选待操作集群的“Flume”。 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”分别为告警产生时间的前后1小时，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除 此告警修复后，系统会自动清除此告警，无需手工清除。
如还有更多副本，则随机选择其它DataNode。 “节点磁盘可用空间块放置策略”的副本选择机制为： 第一个副本：存放在客户端所在DataNode（和默认的存放策略一样）。 第二个副本： 选择存储节点的时候，先挑选2个满足要求的数据节点。 比较这2个节点磁盘空间使用比例，如果磁盘空间使用率的相差小于5%，随机存放到第一个节点。
forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver").newInstance(); 获取JDBC连接，执行HQL，输出查询的列名和结果到控制台，关闭JDBC连接。 连接字符串中的“zk.quorum”也可以使用配置文件中的配置项“spark.deploy.zookeeper
forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver").newInstance(); 获取JDBC连接，执行HQL，输出查询的列名和结果到控制台，关闭JDBC连接。 连接字符串中的“zk.quorum”也可以使用配置文件中的配置项“spark.deploy.zookeeper
如还有更多副本，则随机选择其它DataNode。 “节点磁盘可用空间块放置策略”的副本选择机制为： 第一个副本：存放在客户端所在DataNode（和默认的存放策略一样）。 第二个副本： 选择存储节点的时候，先挑选2个满足要求的数据节点。 比较这2个节点磁盘空间使用比例，如果磁盘空间使用率的相差小于5%，随机存放到第一个节点。
前提条件 MRS集群管理员已明确业务需求。 登录Manager。 操作步骤 选择“系统 > 权限 > 角色”。 单击“添加角色”，然后“角色名称”和“描述”输入角色名字与描述。 设置角色“配置资源权限”请参见表1。 Yarn权限： “集群管理操作权限”：Yarn管理员权限。 “调度队列”：队列资源管理。
Manager界面，选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”框中勾选待操作集群的“Flume”。 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”分别为告警产生时间的前后1小时，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除 此告警修复后，系统会自动清除此告警，无需手工清除。
在“服务”中勾选操作集群的“HetuEngine”，单击“确定”。 在“主机”中勾选对应角色所在的主机，单击“确定”。 单击右上角的，设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”，分别为告警产生时间的前后30分钟，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除 此告警修复后，系统会自动清除此告警，无需手工清除。
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