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通过Windows系统提交MapReduce任务 配置场景 用户将MapReduce任务从Windows上提交到Linux上运行，则“mapreduce.app-submission.cross-platform”参数值需配置为“true”。
MRS集群内节点的操作系统是什么？ 问： MRS集群内节点的操作系统是什么？ 答： 不同版本的集群对应的主机操作系统不同，具体对应关系如表1所示。
ALM-12015 设备分区文件系统只读 告警解释 系统按60秒周期进行扫描，如果检测到挂载服务目录的设备分区变为只读模式（如设备有坏扇区、文件系统存在故障等原因），则触发此告警。
具体可登录集群FusionInsight Manager，单击“系统 > 权限 > 域和互信”，“本端域”参数值即为系统域名。在执行命令时改为小写。
ALM-12087 系统处于升级观察期 告警解释 系统定时在每天零点查看当前系统是否处于升级观察期，同时检查进入升级观察时间是否超过了为客户预留的升级观察期时间（默认为10天）。
图4 绑定委托 步骤三：创建OBS文件系统 登录OBS控制台。 选择“并行文件系统 > 创建并行文件系统”。 填写文件系统名称，例如“mrs-demo01”。 其他参数请根据需要填写。 图5 创建并行文件系统 单击“立即创建”。
配置ClickHouse系统表的生命周期 操作场景 ClickHouse没有默认配置系统表的TTL，长期使用可能会占用大量磁盘空间。 本章节指导用户配置系统表的生命周期，仅保留近30天的数据，减少系统表的磁盘使用。 本章节仅适用于MRS 3.2.0之前版本。
配置ClickHouse系统表的生命周期 操作场景 ClickHouse没有默认配置系统表的TTL，长期使用可能会占用大量磁盘空间。 本章节指导用户配置系统表的生命周期，仅保留近30天的数据，减少系统表的磁盘使用。 本章节仅适用于MRS 3.2.0之前版本。
通过Flume采集指定目录日志系统文件至HDFS 应用场景 Flume是一个分布式、可靠和高可用的海量日志聚合的系统。它能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集、聚合、移动，最后存储到一个中心化数据存储系统中。支持在系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。
HetuEngine对接MemArtsCC当前仅支持EulerOS和银河麒麟操作系统。
Presto查询Kudu表时系统报错找不到表 用户问题 使用Presto查询Kudu表报错。 问题现象 使用Presto查询Kudu表，报表找不到的错误： 后台报错： 原因分析 在实际的运行节点（worker实例所在节点）没有Kudu相关配置。
为什么主NameNode重启后系统出现双备现象 问题 为什么主NameNode重启后系统出现双备现象？
系统域名：可登录FusionInsight Manager，选择“系统 > 权限 > 域和互信”，查看“本端域”参数，即为当前系统域名。 查看作业管理界面，作业状态为“运行中”。 参考管理Kafka Topic中的消息，查看Topic并向Kafka中写入数据。 .
经OS定位虚拟机发生重启的原因是节点没有可用的内存，系统发生内存溢出触发了oom-killer，当进程处于被调用的状态会使进程处于disk sleep状态，最终导致虚拟机发生重启。 查看占用的内存进程，发现占用内存都是正常的业务进程。 结论：虚拟机内存不能满足服务需求。
MRS集群节点如何进行操作系统漏洞升级 用户问题 EulerOS系统底层存在漏洞时，MRS集群如何进行操作系统漏洞升级？ 问题现象 在使用安全软件测试集群时，发现有EulerOS系统底层存在漏洞。 原因分析 MRS集群内服务部署在EulerOS系统中，因此需要进行漏洞升级。
操作场景 ClickHouse租户支持CPU优先级，该特性依赖OS的CAP_SYS_NICE能力，需要开启该能力才可以生效。
import logging import sys import os from pyflink.table import (EnvironmentSettings, TableEnvironment) def read_sql(file_path): if not os.path.isfile
答： MRS集群内用户绑定了多个队列时，系统在提交任务时会随机选择队列，建议合理设置用户的队列权限，最好一个用户只绑定一个队列。 如果客户必须绑定多个队列时，可通过配置全局用户策略指定某用户的默认提交队列。
import logging import sys import os from pyflink.table import (EnvironmentSettings, TableEnvironment) def read_sql(file_path): if not os.path.isfile
ClickHouse系统表日志过大时如何添加定期删除策略？ 问题现象 客户使用ClickHouse，系统表产生的日志过大，一次性删除会耗费较长时间，客户可以添加定期删除策略，即添加TTL。
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