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setAppName的执行顺序不同导致，yarn-client中setAppName是在向yarn注册Application之前读取，yarn-cluser模式则是在向yarn注册Application之后读取，这就导致yarn-cluster模式设置的应用名不生效。 解决措施：
setAppName的执行顺序不同导致，yarn-client中setAppName是在向yarn注册Application之前读取，yarn-cluser模式则是在向yarn注册Application之后读取，这就导致yarn-cluster模式设置的应用名不生效。 解决措施：
setAppName的执行顺序不同导致，yarn-client中setAppName是在向yarn注册Application之前读取，yarn-cluser模式则是在向yarn注册Application之后读取，这就导致yarn-cluster模式设置的应用名不生效。 解决措施：
程同时监控。当其中一个进程按照配置滚动的时候，删除了最早的日志文件，但是另一个进程依旧占用此文件句柄，从而产生了deleted状态的文件。 处理步骤 将Spark的executor日志输出目录修改成其他名称： 打开日志配置文件，默认在“<客户端安装目录>/Spark/spark/conf/log4j-executor
mmands.html 常用Command YARN Commands可同时供普通用户和管理员用户使用，它包含了少量普通用户可以执行的命令，比如jar、logs。而大部分只有管理员有权限使用。 用户可以通过以下命令查看YARN用法和帮助： yarn --help 用法：进入Yar
执行程序时引入的jackson相关包与集群自带的包版本不一致，导致报错，建议使用集群自带的jackson相关jar包。 集群jar包路径：“客户端安装目录/Spark2x/spark/jars”或者“客户端安装目录/Spark/spark/jars”。 父主题： MRS应用开发开源jar包冲突列表说明
打开MRS集群详情页面，在告警列表中，单击此告警所在行，在告警详情中，查看该告警的主机地址。 登录告警节点。 执行以下命令切换用户： sudo su - root su - omm 执行如下命令查看omm用户D状态进程号。 ps -elf | grep -v "\[thread_checkio\]"
S、DBService要求状态正常，其他组件要求停止服务）。 是，执行7。 否，执行2。 恢复组件状态至要求状态，再一次启动该恢复任务。 登录MRS Manager管理界面，选择“告警管理”。在告警列表中单击该告警所在行，从“定位信息”处获得任务名。 选择“系统设置 > 恢复管理
对系统的影响 Doris元数据所占磁盘空间越来越大，最终可能导致服务异常。 可能原因 Doris服务异常。 处理步骤 检查Doris服务是否正常 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Doris”。 查看Doris服务“运行状态”是否为“良好”。 是，执行4。
非Master角色的FE节点不能接收到最新的元数据镜像文件，系统可靠性降低。 可能原因 Doris服务异常。 处理步骤 检查Doris服务状态。 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Doris”。 查看Doris服务“运行状态”是否为“良好”。 是，执行4。
setAppName的执行顺序不同导致，yarn-client中setAppName是在向yarn注册Application之前读取，yarn-cluser模式则是在向yarn注册Application之后读取，这就导致yarn-cluster模式设置的应用名不生效。 解决措施：
此步骤）。 在4获取新建开发用户的krb5.conf和user.keytab文件后，修改presto.properties中的KerberosPrincipal为对应新建用户的principal，修改KerberosConfigPath为对应新建用户的krb5.conf文件路径，
Hive服务状态 答： 集群中服务运行状态为“亚健康”表示服务部分增强功能无法正常工作。 在本示例场景中，登录Manager查看集群其它服务状态，发现HBase服务被停止。当HBase已安装且状态不正常时，Hive、Spark和Loader服务将处于“亚健康”状态。 此时并不会影响基于H
时，HMaster在启动期间等待所有region server的WAL分割，以避免数据不一致问题。一旦WAL分割完成，HMaster将进行用户region的分配。所以当在集群异常的场景下，WAL分割可能需要很长时间，这取决于多个因素，例如太多的WALs，较慢的I/O，region
WebUI页面全量日志时需要展示的日志过大，导致报500内部错误。此时需要把作业生成的聚合日志调小，使其分段生成即可。 处理步骤 以root用户登录安装了Spark2x/Spark客户端的节点。 执行以下命令编辑文件。 vim $SPARK_HOME/conf/log4j-executor
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或者JDBC客户端代码来连接JDBCServer，从而执行SQL命令，创建UDF。 通过spark-sql创建UDF。 删除UDF失败，存在以下两种场景：
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或者JDBC客户端代码来连接JDBCServer，从而执行SQL命令，创建UDF。 通过spark-sql创建UDF。 删除UDF失败，存在以下两种场景：
查看Kerberos日志“/var/log/Bigdata/kerberos/krb5kdc.log”，发现有集群外的IP使用Kafka用户连接，导致多次认证失败，最终导致Kafka账号被锁定。 Jul 11 02:49:16 192-168-1-91 krb5kdc[1863](info):
Configurations”，在弹出的会话框中设置运行用户。 -DHADOOP_USER_NAME=test 用户可向管理员咨询运行用户。test在这里只是举例，若需运行Colocation相关操作的样例代码，则此用户需属于supergroup用户组。 若已按照1设置环境变量，则直接单击Ru
ithQJM.html#Automatic_Failover HDFS HA实现方案 图1 典型的HA部署方式 在一个典型的HA集群中（如图1），需要把两个NameNodes配置在两台独立的机器上。在任何一个时间点，只有一个NameNode处于Active状态，另一个处于Stan
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