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ResourceManager进行主备切换后，任务中断后运行时间过长 问题 在MapReduce任务运行过程中，ResourceManager发生主备切换，切换完成后，MapReduce任务继续执行，此时任务的运行时间过长。 回答 因为ResourceManager HA已启用，但是Work-preserving
当应用程序从lost_and_found队列移动到其他队列时，应用程序不能继续执行 问题 当删除一个有部分应用程序正在运行的队列，这些应用程序会被移动到“lost_and_found”队列上。当这些应用程序移回运行正常的队列时，某些任务会被挂起，不能正常运行。 回答 如果应用程序
HBase RegionServer GC参数Xms和Xmx的配置为31GB，导致RegionServer启动失败 问题 查看RegionServer启动失败节点的hbase-omm-*.out日志，发现日志中存在“An error report file with more information
通过Spark-sql创建Hudi表或者Hive表，未插入数据前，查询表统计信息为空 问题 通过spark-sql创建Hudi表或者Hive表，未插入数据之前，查询表统计信息都为空。 回答 可以通过以下两种方式生成： 手动通过analyze命令，触发统计信息收集。如果没有插入数据
基于全局二级索引查询HBase表数据 基于索引查询HBase表数据 在具有索引的用户表中，可以使用SingleColumnValueFilter来查询数据。当查询条件可以命中索引时，查询速度远快于原表查询。 索引的命中规则如下： 多个AND条件查询 当用于查询的列至少包含索引的一个列时，使用索引会提高查询性能。
Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效 问题 Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效，在使用yarn-client模式提交时生效，如图1所示，第一个应用是使用yarn-client模式提交的，正确显示代码里设置的应用名Spark P
Flink向Kafka生产并消费数据Java样例代码 功能简介 在Flink应用中，调用flink-connector-kafka模块的接口，生产并消费数据。 用户在开发前需要使用对接安全模式的Kafka，则需要引入MRS的kafka-client-xx.x.x.jar，该jar包可在MRS
Flink向Kafka生产并消费数据Scala样例代码 功能简介 在Flink应用中，调用flink-connector-kafka模块的接口，生产并消费数据。 用户在开发前需要使用对接安全模式的Kafka，则需要引入MRS的kafka-client-xx.x.x.jar，该jar包可在MRS
NodeManager关闭导致Executor(s)未移除 问题 在Executor动态分配打开的情况下，如果在任务执行过程中，执行NodeManager关闭动作，NodeManager关闭节点上的Executor(s)在空闲超时之后，在driver页面上未被移除。 回答 因为R
MapReduce二次开发远程调试 问题 MapReduce二次开发过程中如何远程调试业务代码？ 回答 MapReduce开发调试采用的原理是Java的远程调试机制，在Map/Reduce任务启动时，添加Java远程调试命令。 首先理解两个参数：“mapreduce.map.java
使用Filter过滤器读取HBase表数据 功能简介 HBase Filter主要在Scan和Get过程中进行数据过滤，通过设置一些过滤条件来实现，如设置RowKey、列名或者列值的过滤条件。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.exampl
使用REST接口获取所有HBase表 功能简介 使用REST服务，传入对应host与port组成的URL，通过HTTPS协议，获取得到所有table。 代码样例 以下代码片段在“hbase-rest-example\src\main\java\com\huawei\hadoop\
配置Hive Python样例工程 操作场景 为了运行MRS产品Hive组件的Python接口样例代码，需要完成下面的操作。 MRS 3.1.2及之后版本默认仅支持Python3。 该样例仅支持在Linux节点上运行。 操作步骤 客户端机器必须安装有Python，其版本不低于2.6
structured streaming功能与可靠性介绍 Structured Streaming支持的功能 支持对流式数据的ETL操作。 支持流式DataFrames或Datasets的schema推断和分区。 流式DataFrames或Datasets上的操作：包括无类型，类
在本地Windows环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 在IntelliJ IDEA中查看应用程序运行情况。
Spark Structured Streaming样例程序（Java） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com
由于Kafka配置的限制，导致Spark Streaming应用运行失败 问题 使用运行的Spark Streaming任务回写Kafka时，Kafka上接收不到回写的数据，且Kafka日志报错信息如下： 2016-03-02 17:46:19,017 | INFO | [kaf
运行Manager应用报错“WARN No appenders could be found for logger” 问题 运行应用程序时，操作失败，日志显示如图1所示。 图1 操作失败日志 回答 查看工程的“bin”目录下是否有编译过的“log4j.properties”，如果没有，则添加编译路径。
MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop
MapReduce REST API接口介绍 功能简介 通过HTTP REST API来查看更多MapReduce任务的信息。目前Mapresuce的REST接口可以查询已完成任务的状态信息。完整和详细的接口请直接参考官网上的描述以了解其使用：http://hadoop.apache
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