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ALM-18010 Yarn任务挂起数超过阈值(2.x及以前版本) 告警解释 系统每30秒周期性检查YARN服务处于挂起状态(Pending)的任务数量,并把挂起状态的任务数量和阈值进行比较。当检测到挂起状态的任务数超过阈值时产生该告警。 用户可通过在MRS Manager中的“系统设置
在Hue WebUI使用SparkSql编辑器 操作场景 用户需要使用图形化界面在集群中执行SparkSql语句时,可以通过Hue完成任务。 配置Spark2x 使用SparkSql编辑器之前需要先修改Spark2x配置。 进入Spark2x的全部配置页面,具体操作请参考修改集群服务配置参数
ALM-13007 ZooKeeper客户端可用连接数不足 告警解释 系统每60秒周期性检测ZooKeeper客户端连接到ZooKeeper服务器上的活动进程数,当检测到连接数目超过阈值时产生该告警。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 13007 次要 是 告警参数 参数名称
Manager应用开发简介 本文档供需要以HTTP基本认证(Basic Authentication)方式访问FusionInsight Manager REST API的用户使用。 REST API REST API是访问Web服务器的一套API,REST API接口的执行方式是通过
Spark任务提交失败 问题现象 Spark提交任务直接提示无法提交任务。 Spark提示无法获取到yarn的相关jar包。 提示多次提交一个文件。 原因分析 问题1: 最常见的无法提交任务原因是认证失败, 还有可能是参数设置不正确。 问题2: 集群默认会把分析节点的hadoop相关
获取MRS应用开发样例工程 MRS样例工程构建流程 MRS样例工程构建流程包括三个主要步骤: 下载样例工程的Maven工程源码和配置文件,请参见获取MRS样例工程。 配置华为镜像站中SDK的Maven镜像仓库,请参见配置华为开源镜像仓。 根据用户自身需求,构建完整的Maven工程并进行编译开发
静态服务资源概述 静态服务资源简介 集群分配给各个服务的资源是静态服务资源,这些服务包括Flume、HBase、HDFS、IoTDB、Kafka(Kafka组件仅MRS 3.2.0及之后版本支持静态服务池)和Yarn。每个服务的计算资源总量固定,不与其他服务共享,是静态的。租户通过独占或共享一个服务来获取这个服务运行时需要的资源
LakeFormation服务概述 该LakeFormation入门教程介绍了如何创建一个LakeFormation实例并与MRS集群对接,实现统一的数据湖元数据及权限管理。 使用流程简介 MRS与LakeFormation对接的使用流程如下图所示: 图1 LakeFormation
Hive日志介绍 日志描述 日志路径:Hive相关日志的默认存储路径为“/var/log/Bigdata/hive/角色名”,Hive1相关日志的默认存储路径为“/var/log/Bigdata/hive1/角色名”,以此类推。 HiveServer:“/var/log/Bigdata
loader-tool工具使用示例 操作场景 loader-tool工具支持通过作业模板或参数选项的方式,对连接器或者作业进行创建、更新、查询、删除等操作。 本文将以“从SFTP服务器导入数据到HDFS”的作业为例,通过引用作业模板的方式,介绍loader-tool工具的使用方法。
ARM环境python pipeline运行报139错误码规避方案 问题 在TaiShan服务器上,使用python插件的pipeline报错显示139错误。具体报错如下: subprocess exited with status 139 回答 该python程序既使用了libcrypto.so
ARM环境python pipeline运行报139错误码 问题 在TaiShan服务器上,使用python插件的pipeline报错显示139错误。具体报错如下: subprocess exited with status 139 回答 该python程序既使用了libcrypto.so
配置Flink任务进程参数 操作场景 Flink on YARN模式下,有JobManager和TaskManager两种进程。在任务调度和运行的过程中,JobManager和TaskManager承担了很大的责任。 因而JobManager和TaskManager的参数配置对Flink
ARM环境python pipeline运行报139错误码 问题 在TaiShan服务器上,使用python插件的pipeline报错显示139错误。具体报错如下: subprocess exited with status 139 回答 该python程序既使用了libcrypto.so
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运行Spark Streaming任务参数调优的注意事项 问题 运行Spark Streaming任务时,随着executor个数的增长,数据处理性能没有明显提升,对于参数调优有哪些注意事项? 回答 在executor核数等于1的情况下,遵循以下规则对调优Spark Streaming
Hue WebUI中Oozie编辑器的时区设置问题 问题 在Hue设置Oozie工作流调度器的时区时,部分时区设置会导致任务提交失败。 回答 部分时区存在适配问题,建议时区选择“Asia/Shanghai”,如图1所示。 图1 时区选择 支持的时区可以参考Oozie WebUI页面
查看Spark任务日志失败 问题现象 任务运行中查看日志失败。 任务运行完成,但是查看不到日志。 原因分析 问题1:可能原因是MapReduce服务异常。 问题2:可能原因如下: Spark的JobHistory服务异常。 日志太大,NodeManager在做日志汇聚的时候出现超时
ALM-12028 主机D状态和Z状态进程数超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测主机中omm用户D状态和Z状态进程数,并把实际进程数和阈值相比较。主机D状态和Z状态进程数默认提供一个阈值范围。当检测到进程数超出阈值范围时产生该告警。 平滑次数为1,主机中omm用户D状态和Z状态进程总数小于或等于阈值时
Spark Streaming任务一直阻塞 问题 运行一个Spark Streaming任务,确认有数据输入后,发现没有任何处理的结果。打开Web界面查看Spark Job执行情况,发现如下图所示:有两个Job一直在等待运行,但一直无法成功运行。 图1 Active Jobs 继续查看已经完成的