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用户在开发前需要使用对接安全模式的Kafka，则需要引入FusionInsight的kafka-clients-*.jar，该jar包可在Kafka的客户端目录下获取。 下面代码片段仅为演示，完整代码参见FlinkKafkaJavaExample样例工程下的com.huawei.bigdata
如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级 问题 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级？ 回答 当您在客户端提交MapReduce任务时，可以在命令行中增加“-Dmapreduce.job.priority=<priority>”参数来设置任务优先级。格式如下：
Executor个数太多，会撑爆“Executor”页面，因此需要控制页面显示的Lost Executor个数。 配置描述 在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数说明 参数 说明 默认值 spark.ui.retainedDeadExecutors
Oozie定时任务没有准时运行如何处理 问题 在Hue或者Oozie客户端设置执行Coordinator定时任务，但没有准时执行。 回答 设置任务时，需要使用UTC时间。 例如在“job.properties”中配置“start=2016-12-20T09:00Z”。 修改配置后重新启动定时任务即可。
MRS是否支持同时运行多个Flume任务？ Flume客户端可以包含多个独立的数据流，即在一个配置文件properties.properties中配置多个Source、Channel、Sink。 这些组件可以链接以形成多个数据流。 例如在一个配置中配置两个数据流，示例如下： server
如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级 问题 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级？ 回答 当您在客户端提交MapReduce任务时，可以在命令行中增加“-Dmapreduce.job.priority=<priority>”参数来设置任务优先级。格式如下：
Executor个数太多，会撑爆“Executor”页面，因此需要控制页面显示的Lost Executor个数。 配置描述 在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数说明 参数 说明 默认值 spark.ui.retainedDeadExecutors
JobHistoryServer实例异常。 KrbServer服务异常。 ZooKeeper服务异常。 HDFS服务异常。 Yarn服务异常。 处理步骤 检查Mapreduce服务JobHistoryServer实例状态。 在FusionInsight Manager界面，选择“集群 > 待操作集群的名称
线数据做对比来获得。 Job基线的确定有如下三个原则： 充分利用集群资源 Reduce阶段尽量放在一轮 每个Task的执行时间要合理 操作步骤 原则一：充分利用集群资源。 Job运行时，会让所有的节点都有任务处理，且处于繁忙状态，这样才能保证资源充分利用，任务的并发度达到最大。可
hadoop.hbase.client.Connection conn = null; try { // 建立HBase连接 conn = ConnectionFactory.createConnection(hbaseConfig);
TezUI界面无法查看Yarn日志 问题 登录Tez WebUI界面，单击Logs跳转yarn日志界面失败，无法加载数据。 回答 Tez WebUI跳转Yarn Logs界面时，目前是通过hostname进行访问，需要在windows机器，配置hostname到ip的映射。具体方法为：
yProvider not found。 原因分析 出现这个报错可能的场景有： 开源HDFS客户端访问MRS集群的HDFS时报错。 使用jar包连接MRS集群的HDFS（包括提交任务时连接HDFS）时报错。 解决办法 方法一： 找到命令或者jar包使用的HDFS配置文件hdfs-site
(dt='2021-10-*') // 删除10月份的分区 注意事项 模糊匹配去删除多分区，仅支持支持*，不支持复杂的正则。 系统响应 可在driver日志和客户端中查看命令运行成功或失败。 父主题： Hudi DML语法说明
edYet Exception: Not replicated yet”错误。 图1 报错信息 回答 以下原因可能造成该报错： HDFS客户端向NameNode发送新Block申请，由于NameNode来不及处理导致超时。 DataNode增量上报太慢，NameNode无法及时分配新的Block。
/hiveserver/localtasklog/omm_<日期>_<任务ID>.log Hive本地任务的运行日志 /hiveserver/localtasklog/omm_<日期>_<任务ID>-gc.log.<编号> Hive本地任务的GC日志 /metastore/metastore.log MetaStore进程的运行日志
/hiveserver/localtasklog/omm_<日期>_<任务ID>.log Hive本地任务的运行日志 /hiveserver/localtasklog/omm_<日期>_<任务ID>-gc.log.<编号> Hive本地任务的GC日志 /metastore/metastore.log MetaStore进程的运行日志
安装补丁后，需要重新下载安装全量的客户端，包含Master节点的原始客户端和虚拟私有云的其他节点使用的客户端（即您自行搭建的客户端）。 主备Master节点的原始客户端全量更新，请参见更新客户端配置（2.x及之前版本）。 自行搭建的客户端全量安装方法，请参见安装客户端（2.x及之前版本）。
为集群提供服务。Beeline和JDBC客户端代码两种连接方式的操作相同。 连接HA模式下的ThriftServer，连接字符串和非HA模式下的区别在于需要将ip:port替换为ha-cluster，使用到的其他参数见表1。 表1 客户端参数列表 参数名称 含义 默认值 spark
Streaming使用上表中的API接口进行程序开发。而SparkSQL模块，支持CLI或者JDBCServer两种方式访问。其中JDBCServer的连接方式也有Beeline和JDBC客户端代码两种。详情请参见Spark JDBCServer接口介绍。 spark-sql脚本、spark-shell脚本和sp
因而Driver和Executor的参数配置对Spark应用的执行有着很大的影响意义。用户可通过如下操作对Spark集群性能做优化。 操作步骤 配置Driver内存。 Driver负责任务的调度，和Executor、AM之间的消息通信。当任务数变多，任务平行度增大时，Driver内存都需要相应增大。
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