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错误码 错误码 说明 MRS.101 用户请求配额不足，请联系客服提升配额。 MRS.102 用户Token为空或不合法，请稍后重试或联系客服。 MRS.103 用户请求不合法，请稍后重试或联系客服。 MRS.104 用户资源不足，请稍后重试或联系客服。 MRS.105 现子网IP不足，请稍后重试或联系客服。
invalid. 参数不合法。 请对照API文档检查参数是否正确 400 12000003 The cluster does not exist. 集群不存在！ 请检查集群是否存在 400 12000009 The parameter is invalid. 参数不合法！ 请对照API文档检查参数是否正确
成时executor和driver都要通信，这就会导致由于内存不足，进程之间通信断连等问题。 当把Driver的内存设置到4g时，应用成功跑完。 使用ThriftServer执行TPC-DS测试套，默认参数配置下也报了很多错误：Executor Lost等。而当配置Driver内
llapsingmergetree/。 建议少或不增删数据列 业务提前规划列个数，如果将来有更多列要使用，可以规划预留多列，避免在生产系统跑业务过程中进行大量的alter table modify列操作，导致不可以预知的性能、数据一致性问题。 对于批量数据清理，建议根据分区来操作：
throws Exception 在初始化方法“beforeStart”调用前执行，用于检测“UDFParameters”中用户输入的参数是否合法。 否 void beforeStart(UDFParameters parameters, UDTFConfigurations configurations)
一般出现上述现象，说明集群负载很大，通过调整参数只是临时规避这个问题，建议还是降低集群负载。 例如：避免把所有CPU都分配MapReduce跑任务。 父主题： 使用HDFS
请勿单独启停Kerberos/LDAP等基础组件，启停基础组件请勾选关联服务。 Kafka 删除Topic 该操作将会删除已有的主题和数据。 采用Kerberos认证，保证合法用户具有操作权限，并确保主题名称正确。 删除Kafka数据目录 该操作将会导致业务信息丢失。 请勿手动删除数据目录。 修改数据目录下内容（创建文件、文件夹）
- spark.executor.logs.rolling.time.interval 设置executor日志滚动的时间间隔。默认关闭。合法值为“daily”、“hourly”、“minutely”或任意秒。若要自动清除旧日志，请查看spark.executor.logs.rolling
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