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原因：具有新id/genstamps的块可能存在于DataNode上。DataNode中的块文件可能具有与NameNode的回滚image中不同的生成标记和长度，所以NameNode会拒绝DataNode中的这些块，并将文件标记为已损坏。 场景如下： 升级前： 客户端A - >将一些数据写入文件X（假设已写入“A”字节）
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集群管理员需要定期检查并保持DataNode数据平衡。 HDFS提供了一个容量均衡程序Balancer。通过运行这个程序，可以使得HDFS集群达到
STATISTICS NOSCAN 只生成sizeInBytes，如果原来已经生成过sizeInBytes和rowCount，而本次生成的sizeInBytes和原来的大小一样，则保留rowCount（如果存在），否则清除rowCount。 生成列级别统计信息： ANALYZE TABLE
_conf__/carbon.properties -Djdk.tls.ephemeralDHKeySize=2048 -Dspark.ssl.keyStore=./child.keystore #{java_stack_prefer} 父主题： Spark运维管理
config.expandor”，并添加参数名为“advertised.listeners”，值为“PLAINTEXT://:9092,SSL://:9093,TRACE://:21013”，修改配置保存后重启Kafka集群。 如果当前集群为MRS 3.2.0-LTS.1，执行该
_conf__/carbon.properties -Djdk.tls.ephemeralDHKeySize=2048 -Dspark.ssl.keyStore=./child.keystore #{java_stack_prefer} 父主题： Spark运维管理
STATISTICS NOSCAN 只生成sizeInBytes，如果原来已经生成过sizeInBytes和rowCount，而本次生成的sizeInBytes和原来的大小一样，则保留rowCount（若存在），否则清除rowCount。 生成列级别统计信息 ANALYZE TABLE
“CHAR”时实际长度不足则空格补齐，“类型”为“VARCHAR”时实际长度不足则不补齐。 map 是 无 数据处理规则 将指定的列按顺序生成字段。具体的表列是在作业配置的第二步“输入设置”中指定，当配置了“表列名”时，就是配置的值；当没配置“表列名”时，默认该表的所有列或者是“
/yarnship/insertData2kafka.sql" # file_path = "/opt/client/Flink/flink/conf/ssl/insertData2kafka.sql" file_path = "insertData2kafka.sql" sql
“CHAR”时实际长度不足则空格补齐，“类型”为“VARCHAR”时实际长度不足则不补齐。 map 是 无 数据处理规则 将指定的列按顺序生成字段。具体的表列是在作业配置的第二步“输入设置”中指定，当配置了“表列名”时，就是配置的值；当没配置“表列名”时，默认该表的所有列或者是“
/yarnship/insertData2kafka.sql" # file_path = "/opt/client/Flink/flink/conf/ssl/insertData2kafka.sql" file_path = "insertData2kafka.sql" sql
据的不确定性等），都会导致预估计算量难以进行，而使用弹性伸缩能力，可以让业务人员专注于业务开发，无需分心再做各种资源评估。 父主题： 集群管理
degen的方式来生成Java代码，但JDK编译时要求Java代码中的每个函数的长度不能超过64KB。当执行一个很复杂的SQL语句时，例如有多层语句嵌套，且单层语句中对字段有大量的逻辑处理（如多层嵌套的case when语句），这种情况下，通过codegen生成的Java代码中函
rquet文件完成。 优点：读取时，只读取对应分区的一个数据文件即可，较为高效。 缺点：数据写入的时候，需要复制一个先前的副本再在其基础上生成新的数据文件，这个过程比较耗时。且由于耗时，读请求读取到的数据相对就会滞后。 Merge On Read 读时合并表也简称mor表，使用列
执行BulkLoad程序导入数据时，如果结束客户端程序，为什么有时会导致已提交的作业执行失败？ 回答 BulkLoad程序在客户端启动时会生成一个partitioner文件，用于划分Map任务数据输入的范围。 此文件在BulkLoad客户端退出时会被自动删除。 一般来说当所有Ma
实现对Spark算子性能加速的一种技术方案。传统的SparkSQL是基于行式数据，通过JVM的codegen来实现查询加速的，由于JVM对生成的java代码存在各种约束，比如方法长度，参数个数等，以及行式数据对内存带宽的利用率不足，因此存在性能提升空间。使用成熟的向量化的c++加
rquet文件完成。 优点：读取时，只读取对应分区的一个数据文件即可，较为高效。 缺点：数据写入的时候，需要复制一个先前的副本再在其基础上生成新的数据文件，这个过程比较耗时。且由于耗时，读请求读取到的数据相对就会滞后。 Merge On Read 读时合并表也简称mor表，使用列
层级式的租户管理：MRS支持层级式的租户管理，可以为租户进一步添加子租户，实现资源的再次配置。一级租户下一级的子租户属于二级租户，以此类推。为企业提供了成熟的多租户管理模型，实现集中式的租户和业务管理。 简化的权限管理： MRS对普通用户封闭了租户内部的权限管理细节，对管理员简化了权限管理的操作方法，提升了租户权限管理的易用性和用户体验。
_64”。 勾选“仅保存到如下路径”，使用默认保存路径，文件生成后将保存在集群主OMS节点的“/tmp/FusionInsight-Client”目录下。 图3 下载集群客户端提示框 单击“确定”后，等待客户端软件生成成功。 在MRS服务管理控制台的集群列表中，单击集群名称，在集
用户对象包含两个部分信息：用户名和域名。在运维管理或应用开发的场景中，需要在客户端认证用户身份后才能连接到集群服务端。系统操作运维与业务场景中主要使用的用户分为“人机”用户和“机机”用户。二者主要区别在于“机机”用户密码由系统随机生成。 Kerberos认证 Kerberos认证
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