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该目录继续增加条目。一旦超过系统最大阈值，继续增加条目会失败。 可能原因 监控目录的条目数超过系统阈值的90%。 处理步骤 检查系统中是否有不需要的文件。 以root用户登录HDFS客户端，用户密码为安装前用户自定义，请咨询系统管理员。执行cd命令进入客户端安装目录，然后执行source
SparkStreaming访问Kafka，只能读到一个分区。 HBase组件问题： HBase健康检查时，遇到非HBase问题引起的错误码与HBase本身的错误码有重合，导致误告警。 在MRS Manager界面上无法修改HBase服务端的部分配置文件（hdfs-site.xml、core-site.xml、mapred-site
S为例） 可能原因三：端口被占用，每一个Spark任务都会占用一个SparkUI端口，默认为22600，如果被占用则依次递增端口重试。但是有个默认重试次数，为16次。16次重试都失败后，会放弃该任务的运行。 查看端口是否被占用： ssh -v -p port username@ip
jks”证书的导出文件，“-f”配置项是证书和证书库的密码； “flume_cChat.jks”是Flume角色客户端的证书库，“flume_cChat.crt”是“flume_cChat.jks”证书的导出文件，“-g”配置项是证书和证书库的密码； “flume_sChatt.jks”和“flume_cChatt
这里join操作，只指inner join。 操作步骤 在Spark SQL中进行Join操作时，可以按照以下步骤进行优化。为了方便说明，设表A和表B，且A、B表都有个名为name的列。对A、B表进行join操作。 估计表的大小。 根据每次加载数据的大小，来估计表大小。 也可以在Hiv
说明： user.keytab文件从下载用户flume_hdfs的kerberos证书文件中获取，另外，确保用于安装和运行Flume客户端的用户对user.keytab文件有读写权限。 hdfs.useLocalTimeStamp 是否使用本地时间，取值为"true"或者"false"。
ALM-38001 Kafka磁盘容量不足（2.x及以前版本） 告警解释 系统按60秒周期检测Kafka磁盘空间使用率，并把实际磁盘使用率和阈值相比较。磁盘使用率默认提供一个阈值范围。当检测到磁盘使用率高于阈值时产生该告警。 用户可通过“系统设置 > 阈值配置”修改阈值。 当Ka
JobHistoryServer HA主备倒换的状态转移过程 JobHistoryServer高可用性 采用ZooKeeper实现主备选举和倒换。 JobHistoryServer使用浮动IP对外提供服务。 兼容JHS单实例，也支持HA双实例。 同一时刻，只有一个节点启动JHS进程，防止多个JHS操作同一文件冲突。
Flume客户端。 已创建用户flume_hdfs并授权验证日志时操作的HDFS目录和数据。 操作步骤 分别生成Flume角色服务端和客户端的证书和信任列表。 以omm用户登录Flume服务端所在节点。进入“${BIGDATA_HOME}/FusionInsight_Porter
Manager界面，选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”中勾选待操作集群的“DBService”和“NodeAgent”。 单击右上角的设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后1小时，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除
时间源。 如果要备份到HDFS，需要安装HDFS，Yarn服务。 根据业务需要，规划备份的类型、周期和策略等规格，并检查主备管理节点“数据存放路径/LocalBackup/”是否有充足的空间。 如果数据要备份至OBS中，需要当前集群已对接OBS，并具有访问OBS的权限。MRS 3
在FusionInsight Manager页面，选择“集群 > 服务 > Flink > 实例”，查看并记录“FlinkServer (主)”和“FlinkServer (备)”的业务IP。 以root用户登录主FlinkServer节点，用户密码为安装前用户自定义，请咨询系统管理员。
说明： user.keytab文件从下载用户flume_hdfs的kerberos证书文件中获取，另外，确保用于安装和运行Flume客户端的用户对user.keytab文件有读写权限。 hdfs.useLocalTimeStamp 是否使用本地时间，取值为"true"或者"false"。
getExecutionEnvironment // 设置job的并发度为2 env.setParallelism(2) //设置Zookeeper为注册服务器 val zkRegisterServerHandler = new ZookeeperRegisterServerHandler
getExecutionEnvironment // 设置job的并发度为2 env.setParallelism(2) //设置Zookeeper为注册服务器 val zkRegisterServerHandler = new ZookeeperRegisterServerHandler
户端进行配置。 前提条件 创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业执行时操作的目录、HBase表和数据。 获取外部数据源（SFTP服务器或关系型数据库）使用的用户和密码。 检查磁盘空间，确保没有出现告警且余量满足导入、导出数据的大小。 使用
数据库和表的元数据信息到目标集群 执行元数据迁移脚本，将源集群中的ClickHouse数据库和表的数据库名、表名、表结构等元数据信息迁移到目标集群。 步骤4：迁移源ClickHouse集群下数据库和表数据到目标集群 执行数据迁移脚本，将源集群中的ClickHouse数据库和表的数据迁移至目标集群。
配置Spark动态脱敏 Spark Distinct聚合优化 配置Spark作业失败时清理残留文件 配置Spark加载第三方jar包，用于注册UDF或者扩展SparkSQL 父主题： 使用Spark/Spark2x
-update-mode <mode> 更新模式，有两个值updateonly和默认的allowinsert，该参数只能在关系数据表里不存在要导入的记录时才能使用，比如要导入的hdfs中有一条id=1的记录，如果在表里已经有一条记录id=2，那么更新会失败。 -input-null-string
创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业执行时操作的HDFS/OBS目录、HBase表和数据。 获取外部数据源（SFTP服务器或关系型数据库）使用的用户和密码。 检查磁盘空间，确保没有出现告警且余量满足导入、导出数据的大小。 使用Loader从SFTP、FTP和HDFS/OB
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