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原因分析 以root用户登录主、备Master节点，执行ntpq -p命令查看两节点时间未同步。 解决办法 以root用户登录主OMS节点执行ifconfig命令，查找当前节点的浮动IP。 例如执行后结果如下，则当前节点的浮动IP为192.168.0.3。 登录NTP时间异常的Ma
etached配置项? 用root用户登录Clickhouse客户端所在节点。 进入客户端目录，配置环境变量。 cd /opt/客户端安装目录 source bigdata_env 如果当前集群已启用Kerberos认证，执行以下命令认证当前用户。如果当前集群未启用Kerberos认证，则无需执行此命令。
以root用户登录主Master节点。 执行如下命令初始化环境变量。 source 客户端安装目录/bigdata_env 如果当前集群已启用Kerberos认证，执行以下命令认证当前用户。如果当前集群未启用Kerberos认证，则无需执行此命令。 kinit MRS集群用户 执行以下命令获取指定任务的日志信息。
择“更多 > 重启实例”，输入用户密码后，在弹出窗口单击“确定”。 等待实例重启完成，配置生效。 日志格式 Tez的日志格式如下所示： 表3 日志格式 日志类型 格式 示例 运行日志 <yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS>|<LogLevel>|<产生该日志的线程名字
内容如下所示： 以客户端安装用户，登录安装客户端的节点。 执行以下命令切换到客户端目录。 cd 客户端安装目录 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env 如果当前集群已启用Kerberos认证，执行以下命令认证当前用户，当前用户需要具有创建HBase表的权限和HDFS的操作权限：
DEBUG表示记录系统及系统的调试信息。 如果您需要修改日志级别，请执行如下操作： 参考修改集群服务配置参数，进入Hive服务“全部配置”页面。 左边菜单栏中选择所需修改的角色所对应的日志菜单。 选择所需修改的日志级别并保存。 配置Hive日志级别后可立即生效，无需重启服务。 日志格式
flink-sql”中的“pyflink-sql.py”和“datagen2kafka.sql”。 参考准备本地应用开发环境将准备好的Python虚拟环境打包，获取“venv.zip”文件。 zip -q -r venv.zip venv/ 以root用户登录主管理节点，将1和2获取的“venv
flink-sql”中的“pyflink-sql.py”和“datagen2kafka.sql”。 参考准备本地应用开发环境将准备好的Python虚拟环境打包，获取“venv.zip”文件。 zip -q -r venv.zip venv/ 以root用户登录主管理节点，将1和2获取的“venv
IoTDB”，勾选“IoTDB管理员权限”。 设置用户创建存储组的权限 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > IoTDB > 普通用户权限”。 在root根目录下，勾选“设置存储组”。 当用户具有该角色权限后，可以创建root根目录下的存储组。 设置用户创建时间序列的权限 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称
安装好客户端，详情请参见集群内节点使用MRS客户端章节，登录安装客户端的节点。 集群外部节点：用户可以将客户端安装在集群外部节点上，详情请参见集群外节点使用MRS客户端章节，登录安装客户端的节点。 使用Spark客户端 登录安装客户端的节点。 执行以下命令，切换到客户端安装目录。
已获取样例工程运行所需的配置文件及认证文件，详细操作请参见准备连接HBase集群配置文件。 配置安全登录 请根据实际情况，在“com.huawei.bigdata.hbase.examples”包的“TestMain”类中修改“userName”为实际用户名，例如“developuser”。 private
已经消费数据的offset无法正常提交，所以下次重新消费时还是在旧的offset消费数据，从而导致消费数据重复。 解决办法 建议用户在Manager页面调整以下服务参数： request.timeout.ms=100000 session.timeout.ms=90000 max
1007。 登录MRS Manager，选择“服务管理 > ZooKeeper > 实例”，获取ZooKeeper的quorumpeer实例的“管理IP”地址。 登录MRS Manager，选择“服务管理 > Kafka > 实例”，获取Kafka的broker实例的“管理IP”地址。
nager主节点的hostname。 可以登录Manager界面，选择“集群 > 服务 > Yarn > 实例”查看“ResourceManager(主)”的“主机名称”获取。 8088：ResourceManager的端口号。 可以登录Manager界面，选择“集群 > 服务 >
使用的krb5.conf、user.keytab文件不是最新的，或者文件与示例代码里填写登录用户不匹配。 使用客户端环境的时间与连接的集群时间差大于5分钟。 解决措施 检查代码下载最新的用户的认证凭据文件。 查看集群环境和客户端环境的时间是否相差在5分钟之内，若超过5分钟，请修改客户端环境时间。
Spark/component_env kinit 组件业务用户 （普通集群无需执行kinit命令） hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/hrdb.db/car01/Metadata 上图中，当前批次文件tablestatus_16690288995
xml”、“hdfs-site.xml”、“hbase-site.xml”和用于安全认证的用户凭证文件放置到“src/main/resources”的目录下。 安全登录 请根据实际情况，修改“userName”为实际用户名，例如“developuser”。 在Windows环境下和Linux环境下请使用对应的路径获取方式。
task.JobStatusRefreshTask] - [start update job task] 审计日志 <远程主机名称> <远程用户名> <被认证的远程用户> <yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS> <"日志请求的第一行" 响应码 发送的字节数> 192.18
条消息时延增加，客户端处理能力下降。具体性能以现场实际测试数据为准。 可用性降低： 不允许不在ISR中的副本被选举为Leader。如果Leader下线时，其他副本均不在ISR列表中，那么该分区将保持不可用，直到Leader节点恢复。当分区的一个副本所在节点故障时，无法满足最小写入
已安装Kafka客户端。 操作步骤 以客户端安装用户，登录安装Kafka客户端的节点。 切换到Kafka客户端安装目录，例如“/opt/client”。 cd /opt/client 执行以下命令，配置环境变量。 source bigdata_env 执行以下命令，进行用户认证。（普通模式跳过此步骤）
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