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beeline -e "" --hivevar batchid=xxxxx --hivevar kill=true 登录beeline客户端，启动断线重连机制。 登录beeline客户端后，执行“set hivevar:batchid=xxxx” 使用说明： 其中“xxxx”表示每一次通过b
Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。
行。 安全认证有两种方式： 命令行认证： 提交Oozie应用程序运行前，在Oozie客户端执行如下命令获得认证。 kinit 组件业务用户 代码认证（Kerberos安全认证）： 通过获取客户端的principal和keytab文件在应用程序中进行认证，用于Kerberos安全认
database的语句切换数据库，重新在输入框内输入其他语句，为什么数据库没有切换过去？ 回答 在Hue上使用Hive有区别于用Hive客户端使用Hive，Hue界面上有选择数据库的按钮，当前SQL执行的数据库以界面上显示的数据库为准。 与此相关的还有设置参数等session级别
操作场景 通常一个集群上部署了多个服务，且大部分服务的存储都依赖于HDFS文件系统。当集群运行时，不同组件（例如Spark、Yarn）或客户端可能会向同一个HDFS目录不断写入文件。但HDFS系统支持的单目录文件数目是有上限的，因此用户需要提前做好规划，防止单个目录下的文件数目超过阈值，导致任务出错。
Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。
数据入库失败。对HDFS系统性能产生影响。 可能原因 HDFS文件数超过阈值。 处理步骤 检查系统中是否有不需要的文件。 在集群节点使用客户端，执行hdfs dfs -ls 文件或目录路径命令，检查该目录下的文件或目录是否是可以删除的无用文件。 是，执行1.b。 否，执行2.a。
“数据导入”章节适用于MRS 3.x及后续版本。 简介 Loader是实现MRS与外部数据源如关系型数据库、SFTP服务器、FTP服务器之间交换数据和文件的ETL工具，支持将数据或文件从关系型数据库或文件系统导入到MRS服务中。 Loader支持如下数据导入方式： 从关系型数据库导入数据到HDFS/OBS。
部表。 内部表，如果对数据的处理都由Impala完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。 外部表，如果数据要被多种工具共同处理，则应该使用外部表，可避免对该数据的误操作。删除外部表时，只删除掉元数据。 根据已有表创建新表，使用CREATE LIKE句式，完全复制原有的表结构，包括表的存储格式。
部表。 内部表，如果对数据的处理都由Impala完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。 外部表，如果数据要被多种工具共同处理，则应该使用外部表，可避免对该数据的误操作。删除外部表时，只删除掉元数据。 根据已有表创建新表，使用CREATE LIKE句式，完全复制原有的表结构，包括表的存储格式。
和外部表。 内部表，如果对数据的处理都由Hive完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。 外部表，如果数据要被多种工具（如Pig等）共同处理，则应该使用外部表，可避免对该数据的误操作。删除外部表时，只删除掉元数据。 根据已有表创建新表，使用CREATE L
月份，参数值为1~12。 第5列 星期，参数值为0~6，0表示星期日。 使用说明 若要在HDFS的客户端通过命令行执行mover功能，其命令格式如下： hdfs mover -p <HDFS文件全路径或目录路径> 在客户端执行此命令时，用户需要具备supergroup权限。可以使用HDFS服务的系统
ALM-12040 系统熵值不足（2.x及以前版本） 告警解释 每天零点系统检查熵值，每次检查都连续检查五次，首先检查是否启用并正确配置了rng-tools工具，如果没有配置，则继续检查当前熵值，如果五次均小于500，则上报故障告警。 当检查到真随机数方式已经配置或者伪随机数方式中配置了随机数参数
赖包和应用程序运行依赖包上传至客户端的jars路径。文档中提供的示例代码，其运行依赖包在客户端jars中已存在。 Spark Launcher的方式依赖Spark客户端，即运行程序的节点必须已安装Spark客户端，且客户端可用。运行过程中依赖客户端已配置好的环境变量、运行依赖包和配置文件，
元。 数据规划 使用Spark-Beeline工具创建Spark和HBase表table1、table2，并通过HBase插入数据。 确保JDBCServer已启动。登录Spark2x客户端节点。 使用Spark-beeline工具创建Spark表table1。 create table
Service connectivity error. 原因分析 出现该异常可能都是由于Knox线程数不足。 处理步骤 以root用户分别登录OMS主节点和备节点。 在主备OMS节点的gateway-site.xml文件中增加以下配置，适当增加线程池。 vi /opt/knox/conf/gateway-site
如果这个文件中的值大于3就会启动失败，NodeAgent会一直尝试重启该实例，此时仍会失败而且这个值每启动失败一次就会加1。 解决办法 登录Manager管理界面。 停止该DBServer实例。 使用omm用户登录到DBServer实例异常的节点。 修改“${BIGDATA_HOME}/MRS_XXX/instal
ta/LocalBackup，会使用到根目录磁盘空间，因为根目录磁盘空间不足，导致无法写入备份文件，导致集群周期备份失败。 处理步骤 分别登录主、备Master节点。 执行cd /srv/BigData/命令进入到备份文件所在目录。 执行unlink LocalBackup命令删除LocalBackup软连接。
执行程序时引入的jackson相关包与集群自带的包版本不一致，导致报错，建议使用集群自带的jackson相关jar包。 集群jar包路径：“客户端安装目录/Spark2x/spark/jars”或者“客户端安装目录/Spark/spark/jars”。 父主题： MRS应用开发开源jar包冲突列表说明
原因分析 系统并发量较大或数据量大导致任务执行超时。 处理步骤 登录MySQL客户端，执行以下命令适当调大“query_timeout”参数值，默认为300秒。 SET GLOBAL query_timeout = xxx; 登录FusionInsight Manager，选择“集群 >
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