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图解MapReduce服务
为什么不同服务之间互相删除UDF失败 问题 不同服务之间互相删除UDF失败，例如，Spark SQL无法删除Hive创建的UDF。 回答 当前可以通过以下3种方式创建UDF： 在Hive端创建UDF。 通过JDBCServer接口创建UDF。用户可以通过Spark Beeline
ALM-26051 Storm服务不可用 告警解释 系统按照30秒的周期检测Storm服务是否可用，当集群全部的Nimbus节点异常时，Storm服务不可用，系统产生此告警。 当Storm服务恢复正常，告警自动清除。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 26051 紧急 是
ALM-45652 Flink服务不可用 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 告警解释 告警模块按60秒周期检测Flink服务状态。当检测到Flink服务不可用时产生该告警。Flink服务恢复时，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否可自动清除 45652 紧急 是
ALM-45736 Guardian服务不可用 本章节仅适用于MRS 3.1.5及之后版本。 告警解释 告警模块按60秒周期检测Guardian服务状态，当检测到Guardian服务异常时，系统产生此告警。 当系统检测到Guardian服务恢复正常，且告警处理完成时，告警恢复。 告警属性
ALM-50402 JobGateway服务不可用 告警解释 系统按60秒周期性检测组件JobGateway的服务状态。当检测到组件JobGateway服务异常时产生该告警。 当检测到组件JobGateway服务恢复时告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否可自动清除 50402
ALM-14000 HDFS服务不可用 告警解释 系统每60秒周期性检测NameService的服务状态，当检测到所有的NameService服务都异常时，就会认为HDFS服务不可用，此时产生该告警。 至少一个NameService服务正常后，系统认为HDFS服务恢复，告警清除。
为什么不同服务之间互相删除UDF失败 问题 不同服务之间互相删除UDF失败，例如，Spark SQL无法删除Hive创建的UDF。 回答 当前可以通过以下3种方式创建UDF： 在Hive端创建UDF。 通过JDBCServer接口创建UDF。用户可以通过Spark Beeline
/srv/BigData/data1 dbdata_om OMS的数据库数据目录，如果安装双机Manager，两个OMS节点均包含此分区目录。 LocalBackup 备份集群数据时，如果选择备份在“LocalDir”，则默认存储在该路径下。如果安装双机Manager，两个节点包含此分区目录。 containers
处于隔离状态的磁盘或者节点不能及时恢复，可能会对大数据组件运行产生影响，进而影响用户业务使用。 可能原因 磁盘或者节点隔离状态超过慢盘处理超时配置时间。 处理步骤 检查慢盘处理超时原因。 在FusionInsight Manager页面，选择“运维 > 告警 > 告警”，在告警列表中
version}变量。该变量的解析逻辑为，os为aarch64时值为“1.0.0-hw-aarch64”，os为x86_64时值为“1.0.0”。编译环境因为一些配置原因导致maven未能通过os正确解析该变量时，可采用手动修改pom.xml方式进行规避正确编译。 在pom.xml中手动修改直接或间接依
API、HBase Shell或者Web UI访问服务端，对HBase的表进行读写操作。本文中的HBase客户端特指HBase client的安装包，可参考HBase对外接口介绍。 父主题： HBase应用开发概述
如果任务失败，选择“重试卸载”，只有当“状态”显示为“可用”时，才能进入下一步操作。 卸载失败或者重试后仍然失败，不能直接再点安装，请联系运维人员。 回退升级补丁时增加的配置 不涉及。 重启相关组件 补丁卸载完成后，需要手动重启相关大数据组件服务，使补丁生效。 提供两种重启方式，请根据业务自行选择重启方式：
识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 监控资源利用率，评估当前配置是否过高。例如：CPU、内存、云硬盘、带宽等资源的利用率。 监控闲置的资源，避免浪费。例如：未挂载的云硬盘、未绑定的EIP等。 计费模式优化
MemArtsCC与OBS的关系 Hadoop-OBS提供一种新的InputStream：OBSMemArtsCCInputStream，该InputStream从部署在计算侧上的MemArts集群读取数据，从而减少OBS服务端压力，提升数据读取性能的目标。 MemArtsCC会将数据持久化存储到计算侧的
JOIN employees_contact b ON (a.id = b.id) WHERE b.email like '%cn'; 扩展使用 配置Hive中间过程的数据加密 指定表的格式为RCFile(推荐使用)或SequenceFile，加密算法为ARC4Codec。Sequenc
inner join、aggregate over union all等。为应对不同应用场景的特殊需求，对所有下推模块设计开关功能，用户可以自行配置是否应用上述查询下推的增强。 表1 跨源查询增加特性对比 模块 增强前 增强后 aggregate 不支持aggregate下推 支持的聚合函数为：sum
数据的能力。支持多种计算引擎，提供IUD接口，在HDFS的数据集上提供了插入更新和增量拉取的功能。 如需使用Hudi，请确保MRS集群内已安装Spark/Spark2x服务。 图1 Hudi基本架构 Hudi特性 ACID事务能力，支持实时入湖和批量入湖。 多种视图能力（读优化视
提交Storm拓扑失败排查思路 问题背景与现象 使用MRS流式集群，主要安装ZooKeeper、Storm、Kafka。 使用客户端命令，提交Topology失败。 可能原因 Storm服务异常。 客户端用户没有进行安全认证或者认证过期。 提交拓扑中包含storm.yaml文件和服务端冲突。
JobHistory进程堆内存使用超出阈值”并且按照指导处理以后，运行一段时间又会出现同样的告警。 原因分析 可能存在JobHistory内存泄露问题，需要安装相应的补丁修复。 处理步骤 适当调大JobHistory进程堆内存。 如果已经调大堆内存，可以通过重启JobHistory实例规避。 父主题：
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