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由于MapReduce的作业日志和任务日志（聚合功能开启的情况下）都保存在HDFS上。对于计算任务量大的集群，如果不进行合理的配置对日志文件进行定期归档和删除，日志文件将占用HDFS大量内存空间，增加集群负载。 日志归档是通过Hadoop Archives功能实现的，Hadoop A
由于MapReduce的作业日志和任务日志（聚合功能开启的情况下）都保存在HDFS上。对于计算任务量大的集群，如果不进行合理的配置对日志文件进行定期归档和删除，日志文件将占用HDFS大量内存空间，增加集群负载。 日志归档是通过Hadoop Archives功能实现的，Hadoop A
来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 对系统的影响 Broker实例的Produce请求在请求队列的时延超过阈值，请求队列堆积造成写入请求的响应时间增加，对于时延敏感型业务，可能会导致大量的业务写入请求超时。
package 上述打包命令中的{maven_setting_path}为本地Maven的setting.xml文件路径。 打包成功之后，在工程根目录的target子目录下获取打好的jar包，例如“MRTest-XXX.jar”，jar包名称以实际打包结果为准。 上传生成的应用包“MRTest-XXX
不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 status String 参数解释： 取消SQL的执行结果。默认返回SUCCEED，对于已经结束的任务也会返回SUCCEED，只有取消正在运行的SQL时没成功才会FAILED。 约束限制： 不涉及 取值范围： SUCCEED：成功 FAILED：失败
x及之后版本。 对系统的影响 更换过程中MRS系统需要重启，此时系统无法访问且无法提供服务。 更换证书以后，所有组件和Manager的模块使用的证书将自动更新。 更换证书以后，还未信任该证书的本地环境，需要重新安装证书。 前提条件 获取需要导入到MRS集群的CA证书文件（*.crt）、密钥文件（*
版本可取47.3.1。 具体软件，请到对应的官方网站获取。 https://pypi.org/project/setuptools/#files 将下载的setuptools压缩文件复制到客户端机器上，解压后进入解压目录，在客户端机器的命令行终端执行python3 setup.py
式关联B表字段（P1，B1，B2，B3）生成C的场景中，B表信息发生大量更新，但是B中的所需字段没有更新，在该关联中仅用到了B表的B1和B2字段，对于B表，每个记录更新只更新B3字段，B1和B2不更新，因此当B表更新，可以忽略更新后的数据。 select A.A1,B.B1,B
在权限管理中，为了方便用户使用，授予数据库下表的任意权限将自动关联该数据库目录的HDFS权限。为了避免产生性能问题，取消表的任意权限，系统不会自动取消数据库目录的HDFS权限，但对应的用户只能登录数据库和查看表名。 如果为角色添加或删除数据库的查询权限，数据库中的表也将自动添加或删除查询权限。 MRS
database 该策略允许访问的数据库名称。 test table 该策略允许访问的数据库对应的表名称。 table1 Hive Column 该策略允许访问的数据库对应的表的列名。 name Allow Conditions Select Group：该策略允许访问的用户组。 Select
版本为47.3.1。 具体软件，请到对应的官方网站获取。 https://pypi.org/project/setuptools/#files 将下载的setuptools压缩文件复制到客户端机器上，解压后进入解压目录，在客户端机器的命令行终端执行python3 setup.py
Column 该策略允许访问的HBase表对应的表的列名。 name Allow Conditions Select Group：该策略允许访问的用户组。 Select User：该策略允许访问的用户组中的用户。 Permissions：该策略允许用户使用的权限。 Select Group：testuser
检查备集群HDFS是否有充足的空间，备份文件保存的目录建议使用用户自定义的目录。 备份IoTDB业务数据 在FusionInsight Manager，选择“运维 > 备份恢复 > 备份管理”。 单击“创建”。 在“任务名称”填写备份任务的名称。 在“备份对象”选择待操作的集群。 在“备份类型”选择备份任务的运行类型。
主备集群上的时间必须一致，而且主备集群上的NTP服务必须使用同一个时间源。 主备集群中，需要确保ClickHouse的“HADOOP_RPC_PROTECTION”配置项的值与HDFS的“hadoop.rpc.protection”配置项的值保持一致。 根据业务需要，规划备份的类型、周期和策略等规格，并检查主备
Doris数据备份支持最小分区（Partition）级别的操作，当表的数据量很大时，建议按分区分别执行，以降低失败重试的代价。 因为备份恢复操作，操作的都是实际的数据文件，所以当一个表的分片过多，或者一个分片有过多的小版本时，可能即使总数据量很小，依然需要备份很长时间。 当通过SHOW BACKUP或者SHOW
Doris是一个基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。 本文主要通过示例介绍如何快速使用MRS Doris集群进行基本的建表和查询操作。 Doris数据库名和表名区分大小写。 前提条件 已创建包含Doris服务的集群，集群内各服务运行正常。
可选参数，为本次执行的作业配置相关优化参数（例如线程、内存、CPU核数等），用于优化资源使用效率，提升作业的执行性能。 Spark作业常用的运行程序参数如表2所示，可根据执行程序及集群资源情况进行配置。 - 执行程序参数 可选参数，程序执行的关键参数，该参数由用户程序内的函数指定，MRS只负责参数的传入。
复时刻之间的DBService数据。 MRS集群中默认使用DBService保存Hive、Hue、Loader、Spark、Oozie、CDL的元数据。恢复DBService的数据将恢复全部相关组件的元数据。 对系统的影响 数据恢复后，会丢失从备份时刻到恢复时刻之间的数据。 数据
Coordinator 资源使用 选取的队列中的coordinator资源使用情况。 Coordinator 资源使用率 选取的队列中的coordinator资源使用率。 Worker 资源使用 选取的队列中的worker资源使用情况。 Worker 资源使用率 选取的队列中的worker资源使用率。
racle等）。 本指导中导出的Hive表元数据即存储在关系型数据库中的Hive表的描述信息。 业界主流大数据发行版均支持Sqoop的安装，如果是自建的社区版大数据集群，可下载社区版Sqoop进行安装。借助Sqoop来解耦导出的元数据与关系型数据库的强依赖，将Hive元数据导出到
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