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等待ZooKeeper服务滚动重启完成。 滚动重启ZooKeeper服务请在ClickHouse业务空闲或低峰期进行操作。 请等待两小时后查看告警是否恢复。 是，操作结束。 否，执行3。 收集故障信息 在FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 日志 > 下载”。
待操作集群的名称 > 服务 > ZooKeeper”，单击“资源”，在精细化监控“资源使用（按二级Znode）”中单击“按Znode数量”，查看监控中是否有顶级Znode被写入较多数据。 是，执行2。 否，执行4。 登录FusionInsight Manager，选择“运维 > 告警
c的最新offset，则该任务会运行失败。 若任务失败过多，则会将executor加入黑名单，从而导致后续的任务无法部署运行。此时用户可以通过配置“spark.blacklist.enabled”参数关闭黑名单功能，黑名单功能默认为开启。 若Kafka上topic的offset变小后，Spark
protection layer between client and server错误。 hadoop.rpc.protection参数表示数据可通过以下任一方式在节点间进行传输。 privacy：指数据在鉴权及加密后再传输。这种方式会降低性能。 authentication：指数据在鉴
执行show functions操作后的结果 回答 问题根因： 上述两个问题是由于多主实例模式或者多租户模式下，使用spark-beeline通过add jar的方式创建function，此function在各个JDBCServer实例之间是不可见的。执行drop function时
表会增加作业的执行时间。 tmp_test 单击“保存并运行”，开始保存并运行作业。 查看作业完成情况 进入“Loader WebUI”界面，待“状态”显示“成功”则说明作业完成。 图4 查看作业 父主题： 数据导出
量的已经过期的数据，给状态后端造成了较大的压力。为了减少状态后端的压力，可以单独为左表和右表设置不同的过期时间。不支持where子句。 可通过使用Hint方式单独为左表和右表设置不同的过期时间，如左表（state.ttl.left）设置TTL为60秒，右表（state.ttl.right）设置TTL为120秒：
DefaultHoodieRecordPayload Hudi中默认使用DefaultHoodieRecordPayload，该Payload通过比较增量数据与存量数据的preCombineField字段值的大小来决定同主键的存量数据是否能被同主键的增量数据更新。在同主键的增量数据的
blacklisting的相关参数 参数 描述 默认值 dfs.client.failover.proxy.provider.[nameservice ID] 利用已通过的协议创建namenode代理的Client Failover proxy provider类。 将参数值设置为“org.apache.hadoop
配置参数 参数 描述 默认值 dfs.client.failover.proxy.provider.[nameservice ID] 用已通过的协议创建namenode代理的Client Failover proxy provider类。配置成org.apache.hadoop.hdfs
配置参数 参数 描述 默认值 dfs.client.failover.proxy.provider.[nameservice ID] 用已通过的协议创建namenode代理的Client Failover proxy provider类。配置成org.apache.hadoop.hdfs
执行以下命令登录HBase客户端并修改表描述： hbase shell alter 'test_table', PRIORITY=>'1' 表优先级可以通过PRIORITY属性进行设置，当PRIORITY值大于等于1时，被认为是高优先级表，建议设置为“1”即可。 创建核心表时可以直接指定PRIORITY属性，例如：
关联了“hetuuser”用户组的用户可获得SQL执行权限。可以访问HSConsole WebUI界面，查看当前用户关联租户的集群信息以及所有数据源的基本信息，可以访问计算实例的WebUI界面，并对当前用户的SQL有查询和运维的权限。 启用了Ranger鉴权时，如果用户创建后需要继续为用户配置操作数据
where id = 4; 执行以下命令删除数据： DELETE FROM sample_table where id = 5; 执行以下命令查询Iceberg表数据： select * from sample_table; 父主题： 使用Iceberg
登录FusionInsight Manager，具体请参见访问集群Manager。然后选择“集群 > 服务 > ZooKeeper > 实例”。 查看ZooKeeper角色实例的IP地址。 记录ZooKeeper角色实例其中任意一个的IP地址即可。 根据业务情况，准备好客户端，参考使用MRS客户端章节，登录安装客户端的节点。
处理步骤 检查Topic副本数配置。 在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 > 告警”，单击此告警所在行的，查看定位信息中上报告警的“主题名”列表。 确认发生告警Topic是否需要增加副本。 是，执行3。 否，执行5。 在FusionInsight客
重启实例”，重启MetaStore实例。 正在重启的MetaStore实例无法对外提供服务，该实例上正在执行的SQL任务可能失败。 等待MetaStore实例重启完成后，查看该告警是否恢复。 是，操作结束。 否，执行6。 收集故障信息。 在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 日志 >
PyFlink样例程序代码说明 通过Python API的方式提交Flink读写Kafka作业到Yarn上代码样例 下面列出pyflink-kafka.py的主要逻辑代码作为演示，在提交之前需要确保“file_path” 为要运行的SQL的路径，建议写全路径。 完整代码参见“fl
blacklisting的相关参数 参数 描述 默认值 dfs.client.failover.proxy.provider.[nameservice ID] 利用已通过的协议创建namenode代理的Client Failover proxy provider类。 将参数值设置为“org.apache.hadoop
表会增加作业的执行时间。 tmp_test 单击“保存并运行”，开始保存并运行作业。 查看作业完成情况 进入“Loader WebUI”界面，待“状态”显示“成功”则说明作业完成。 图4 查看作业 父主题： 数据导出
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