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配置Hive单表动态视图的访问控制权限 操作场景 MRS中安全模式下Hive可以创建一个视图并控制用户访问权限，支持授权给不同的用户访问，又可以限定不同用户只能访问的不同数据。 在视图中，Hive可以通过获取当前客户端提交任务的用户的内置函数“current_user()”来进行
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使用Flume服务端从本地采集动态日志保存到HDFS 操作场景 该任务指导用户使用Flume服务端从本地采集动态日志保存到HDFS上“/flume/test”目录下。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 本配置默认集群网络环境是安全的，数据传输过程不需要启用SSL认证。如需使
使用Flume服务端从本地采集动态日志保存到HDFS 该任务指导用户使用Flume服务端从本地采集动态日志保存到HDFS上“/flume/test”目录下。 本配置默认集群网络环境是安全的，数据传输过程不需要启用SSL认证。如需使用加密方式，请参考配置Flume加密传输数据采集任
资源浪费和资源不合理的调度。 动态资源调度就是为了解决这种场景，根据当前应用任务的负载情况，实时的增减Executor个数，从而实现动态分配资源，使整个Spark系统更加健康。 可通过如下方法开启动态资源分配功能，其他相关配置可参考Yarn模式下动态资源调度。 登录FusionInsight
向动态分区表中插入数据时，在重试的task中出现"Failed to CREATE_FILE"异常 问题 向动态分区表中插入数据时，shuffle过程中大面积shuffle文件损坏（磁盘掉线、节点故障等）后，为什么会在重试的task中出现"Failed to CREATE_FILE"异常？
行度，充分利用集群机器的计算能力，一般并行度设置为集群CPU总和的2-3倍。 操作步骤 并行度可以通过如下三种方式来设置，用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 在会产生shuffle的操作函数内设置并行度参数，优先级最高。 testRDD.groupByKey(24)
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执行Kafka Topic设置ACL操作失败，提示“NoAuthException” 问题背景与现象 在使用Kafka客户端命令设置Topic ACL权限时，发现Topic无法被设置。 kafka-acls.sh --authorizer-properties zookeeper
GBase GBase8a V950及以后版本 HetuEngine数据源的添加、配置、删除等操作支持动态生效，无须重启集群。 目前动态生效不支持关闭，数据源动态生效时间默认为60秒。如需修改动态生效时间，请参考3.e修改“coordinator.config.properties”和“worker
HDFS上设置配额导致HBase启动失败 问题现象 HBase启动失败。 原因分析 查看HMaster日志信息（“/var/log/Bigdata/hbase/hm/hbase-omm-xxx.log”），出现如下异常，The DiskSpace quota of /hbase is
怎么通过客户端设置Map/Reduce内存？ 问题现象 客户端怎么设置Map/Reduce内存？ 处理步骤 Hive在执行SQL语句前，可以通过set命令来设置Map/Reduce相关客户端参数。 以下为与Map/Reduce内存相关的参数： set mapreduce.map.memory
parameter_name 其值需要被动态添加（add），更新（update）或显示（display）的参数名称。 parameter_value 将要设置的“parameter_name”的新值。 注意事项 以下为分别使用SET和RESET命令进行动态设置或清除操作的属性： 表2 属性描述
HBase表如何设置和修改数据保留期？ 创建表时指定 创建t_task_log表，列族f, TTL设置86400秒过期 create 't_task_log',{NAME => 'f', TTL=>'86400'} 在已有表的基础上指定： alter "t_task_log",NAME=>'data'
文件最大打开句柄数设置太小导致读写文件异常 问题背景与现象 文件最大打开句柄数设置太小，导致文件句柄不足。写文件到HDFS很慢，或者写文件失败。 原因分析 DataNode日志“/var/log/Bigdata/hdfs/dn/hadoop-omm-datanode-XXX.log”，存在异常提示java
设置HBase和HDFS的句柄数限制 操作场景 当打开一个HDFS文件时，句柄数限制导出，出现如下错误： IOException (Too many open files) 此时可以参考该章节设置HBase和HDFS的句柄数。 设置HBase和HDFS的句柄数限制 联系集群管理员
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输入文件数超出设置限制导致任务执行失败 问题背景与现象 Hive执行查询操作时报Job Submission failed with exception 'java.lang.RuntimeException(input file number exceeded the limits
spark.yarn.executor.memoryOverhead设置不生效如何处理？ 问题现象 Spark任务需要调整executor的overhead内存，设置了参数spark.yarn.executor.memoryOverhead=4096，但实际计算的时候依旧按照默认值1024申请资源。
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