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credentials (49); Account locked 前提条件 已确认主管理节点IP地址。 修改LDAP管理账户密码 以omm用户通过管理节点IP登录主管理节点。 执行以下命令，切换到目录。 cd ${BIGDATA_HOME}/om-server/om/meta-0.0
变更数据的冷热分界点，数据可以从热存储到冷存储，也可以从冷存储到热存储。 图1 HBase冷热分离原理图 配置HBase冷热数据分离存储 通过在Manager界面修改HBase配置开启冷热分离特性，支持将冷数据存储在OBS，热数据存储在HDFS中。 参考配置Guardian服务对接OBS章节对接OBS。
anger、Presto、Oozie、Storm、Loader等组件有使用Apache Log4j2。在默认情况下集群不会对外网开放，如您通过绑定EIP等方式开放了公网访问权限，请确认输入源是否可信，同时建议您根据漏洞规避方案进行加固。 漏洞规避方案 请根据MRS集群版本，从如下链接中选择相应的漏洞规避方案。
将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可，无需逐一手动添加。 此操作会覆盖表格内已有数据。 通过“表输出”算子，将A、B和C输出到test_1表中： select * from test_1; 父主题： 输入算子
true”和“hoodie.sql.insert.mode = non-strict”来开启bulk insert作为Insert语句的写入方式。 也可以通过直接设置hoodie.datasource.write.operation的方式控制insert语句的写入方式，包括bulk_insert
处理步骤 检查Manager中的OKerberos依赖的OLdap资源是否异常。 以omm用户登录到集群中Manager所在节点主机。 通过登录FusionInsight Manager浮动IP节点，执行sh ${BIGDATA_HOME}/om-server/om/sbin/status-oms
CALLED ON NULL INPUT ] [ SYMBOL class_name ] [ URI hdfs_path_to_jar ] 描述 通过给定的定义创建一个新的函数。 每一个函数都由其限定函数名称和参数类型列表唯一标识。“qualified_function_name”的格式需要为“catalog
admin.TopicCommand.main(TopicCommand.scala) (kafka.admin.TopicCommand$) 通过Manager参看Kafka服务是否处于正常状态，当前可用Broker是否小于设置的replication-factor。 检查客户端命令
Manager中LdapServer进程故障。 处理步骤 检查Manager中LdapServer进程是否正常。 以omm用户登录集群中的Manager所在节点主机。 可以通过登录FusionInsight Manager浮动IP节点，执行sh ${BIGDATA_HOME}/om-server/om/sbin/status-oms
top.nodes.number指定Top N节点返回的DataNode列表是不断重新计算的，因此不必设置的过大。 如果要在HDFS客户端通过命令行使用DiskBalancer功能，其接口如下： 表3 DiskBalancer功能的接口说明 命令格式 说明 hdfs diskbalancer
Router堆内存使用率和阈值相比较。HDFS Router堆内存使用率指标默认提供一个阈值范围。当HDFS Router堆内存使用率超出阈值范围时，产生该告警。 用户可通过“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 > HDFS”修改阈值。 当HDFS Router堆内存使用率小于或等于阈值时，告警恢复。
top.nodes.number指定Top N节点返回的DataNode列表是不断重新计算的，因此不必设置的过大。 如果要在HDFS客户端通过命令行使用DiskBalancer功能，其接口如下： 表3 DiskBalancer功能的接口说明 命令格式 说明 hdfs diskbalancer
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
> 实例”获取；NameNode RPC端口可进入到HDFS服务配置页面搜索“dfs.namenode.rpc.port”参数获取，不支持通过Manager修改。 修改后参数值例如：“10.1.1.1:9820”和“10.1.1.2:9820”。 保存配置并在概览页面选择“更多 >
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
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：
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
大的数值。为确保日志文件的完整性，建议根据实际业务量大小，在日志文件基于规则清理前，手动将日志文件备份存储至其他文件夹中。 个别服务不支持通过界面修改日志级别。 单击“保存”，在“保存配置”单击“确定”。 验证日志级别设置已生效，请下载日志并查看。 父主题： 查看MRS集群日志
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
建表属性中指定hoodie.merge-engine=aggregate开启hudi表的聚合引擎功能。开启聚合引擎后，每个非主键字段都可以被赋予一个聚合函数，通过字段的fields.<field-name>.aggregate-function表属性来指定。例如，考虑以下表定义。 create table
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