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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
配置Hive单表动态视图的访问控制权限 操作场景 MRS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()”来进行过
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
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？
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)
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
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)
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
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
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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