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联系网络管理员恢复网络。 等待一段时间后，在告警列表中，查看告警是否清除。 是，处理完毕。 否，执行4。 收集故障信息。 在FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”框中勾选待操作集群的“Doris”。
也可登录MRS控制台，选择“组件管理 > HDFS > 实例”。 查看HDFS服务实例状态，找到一直处于退服中的DataNode，复制这个DataNode的IP地址。
登录MRS集群详情页面，选择“告警管理”。 选中“告警ID”为“43006”的告警，查看“定位信息”中的实例的IP地址及角色名。 单击“组件管理 > Spark > 实例 > JobHistory（对应上报告警实例IP地址） > 定制 > JobHistory进程的堆内存统计”。
自研超级调度器Superior Scheduler原理 Superior Scheduler是一个专门为Hadoop YARN分布式资源管理系统设计的调度引擎，是针对企业客户融合资源池，多租户的业务诉求而设计的高性能企业级调度器。
（可选）选择“ENV管理 > 新建ENV”，进入“新建ENV”参数配置窗口，参考下表进行参数配置。
修改MRS集群节点操作系统用户密码 该任务指导用户定期修改MRS集群节点操作系统用户omm、ommdba、root的登录密码，以提升系统运维安全性。 各节点操作系统用户无需设置为统一的密码。 前提条件 获取待修改密码“omm”、“ommdba”用户对应节点的IP地址。
Hive与DBService的关系 Hive的MetaStore（元数据服务）处理Hive的数据库、表、分区等的结构和属性信息（即Hive的元数据），这些信息需要存放在一个关系型数据库中，由MetaStore管理和处理。
main(String[] args) throws IOException{ if (args.length < 1) { System.out.println("JavaHBaseDistributedScan {tableName}"); return
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解决方案 MRS Manager界面操作： 登录MRS Manager页面，选择“系统配置 > 角色管理 > 添加角色”。 输入角色名称。 在“权限”区域选择Hive，出现Hive管理员权限和Hive表的读写权限。
向MRS集群管理员获取密码。 执行hdfs dfs -rm -r 文件或目录路径命令，确认删除无用的文件。 检查本告警是否恢复。 是，处理完毕。 否，执行9。 对系统进行扩容。 对磁盘进行扩容。 检查本告警是否恢复。 是，处理完毕。 否，执行11。 收集故障信息。
表1 V2接口 接口 功能 API URI 集群管理接口 创建集群 POST /v2/{project_id}/clusters 修改集群名称 PUT /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/cluster-name 创建集群并提交作业 POST
方法三（适用于MRS 1.9.2及之后版本）： 在集群列表页面，单击集群名称，登录集群详情页面，选择“组件管理”。 若集群详情页面没有“组件管理”页签，请先完成IAM用户同步（在集群详情页的“概览”页签，单击“IAM用户同步”右侧的“同步”进行IAM用户同步）。
以root用户登录告警所在节点，用户密码为安装前用户自定义，请咨询系统管理员。 执行ll 路径名命令，其中路径名为2获取到的异常文件，获取到该文件或者目录在主机上的当前的用户，权限，用户组等信息。
MRS 3.2.0-LTS.1 组件选择 基于系统预置的集群模板选择要购买的集群组件。 ClickHouse集群 可用区 选择集群工作区域下关联的可用区。 可用区1 虚拟私有云 选择需要创建集群的VPC，单击“查看虚拟私有云”进入VPC服务查看已创建的VPC名称和ID。
已准备一个弹性云服务器，主机操作系统及版本请参见表1。
Topic名称> shkafka-topics.sh --delete --bootstrap-server <Kafka集群IP:21007>--command-config config/client.properties --topic <Topic名称> 创建Topic，由管理员用户操作
处理步骤 旧Consumer API 前提条件 系统管理员已明确业务需求，并准备一个Kafka管理员用户（属于kafkaadmin组）。 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。
Topic名称> shkafka-topics.sh --delete --bootstrap-server <Kafka集群IP:21007>--command-config config/client.properties --topic <Topic名称> 创建Topic，由管理员用户操作
Kafka、Storm ClickHouse集群 ClickHouse是一个用于联机分析的列式数据库管理系统，具有压缩率和极速查询性能。被广泛的应用于互联网广告、App和Web流量、电信、金融、物联网等众多领域。
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