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图3 单击“Attempt ID”列的ID 图4 单击“Logs” 使用具有当前Flink作业的管理操作权限的用户登录Manager，选择“集群 > 服务 > Flink”，单击“Flink WebUI”后的链接，单击“作业管理”，在作业的“操作”列选择“更多 > 作业详情”也可查看
图3 单击“Attempt ID”列的ID 图4 单击“Logs” 使用具有FlinkServer管理操作权限的用户登录Manager，选择“集群 > 服务 > Flink”，单击“Flink WebUI”后的链接，单击“作业管理”，在作业的“操作”列选择“更多 > 作业详情”也可查看
在管理控制台选择页面上方的“费用 > 费用账单”，进入费用中心，在“账单管理”页面将生成如下三条账单信息： 按需：2023/06/18 15:00:00 ~ 2023/06/18 16:00:00，在15:29:16 ~ 16:00:00间产生费用 按需：2023/06/18 16
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。
步骤2：准备样例程序和数据：创建OBS并行文件系统，并将Spark2x样例程序和样例数据上传到OBS并行文件系统中。 步骤3：创建作业：在MRS管理控制台创建SparkSubmit作业并运行。 步骤4：查看作业执行结果：作业执行完成后在OBS路径中获取日志文件并查看执行结果。
carbon.input.segments.default.carbon_table_MulTI_THread", "1,3"); 在多线程环境中使用CarbonSession.threadSet查询段示例如下（以Scala代码为例）： def main(args: Array[String]) { Future
命令中如果携带认证密码信息可能存在安全风险，在执行命令前建议关闭系统的history命令记录功能，避免信息泄露。 登录MRS管理控制台。 选择“现有集群”，单击集群名称进入集群详情页面。 选择“组件管理 > Ranger > 服务配置”，修改RangerAdmin配置。
true：启用Metastore分区管理，即数据源表存储分区在Hive中，并在查询语句中使用Metastore修剪分区。 false：不启用Metastore分区管理。
true：启用Metastore分区管理，即数据源表存储分区在Hive中，并在查询语句中使用Metastore修剪分区。 false：不启用Metastore分区管理。
集群主机系统盘支持最小100GB容量，数据盘支持最小200GB容量。
登录MapReduce服务管理控制台。 选择“现有集群”，单击集群名称，进入集群概览页面，在运维管理区域，查看集群是否绑定委托。 是，执行4。 否，执行3。 单击“委托管理”，重新绑定委托，等待几分钟后查看告警是否恢复。 是，操作结束。 否，执行4。 收集故障信息。
图3 单击“Attempt ID”列的ID 图4 单击“Logs” 使用具有FlinkServer管理操作权限的用户登录Manager，选择“集群 > 服务 > Flink”，单击“Flink WebUI”后的链接，单击“作业管理”，在作业的“操作”列选择“更多 > 作业详情”也可查看
登录MRS集群详情页面，选择“组件管理”。 选择“KrbServer > 实例”。进入KrbServer实例页面查看KrbServer服务所在节点的主机名。 在“告警管理”页面，查看是否有ALM-12006 节点故障告警产生。 是，执行1.d。 否，执行2.a。
if(args.length <1){ System.out.println("JavaHBaseMapPartitionExample {tableName} is missing an argument"); return
可在备集群HDFS服务的“管理NameService”页面获取，例如“hacluster”。 “IP 模式”：目标IP的IP地址模式。系统会根据集群网络类型自动选择对应的IP模式，如IPv4或者IPv6。
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。 切换到Kafka客户端安装目录，例如“/opt/kafkaclient”。
选择“接入管理 > 创建客户端”，创建LakeFormation实例接入管理客户端。其中“虚拟私有云”和“所属子网”需要与待对接的MRS集群保持一致。详细操作请参考管理接入客户端。 MRS集群的VPC子网信息可通过MRS管理控制台中，MRS集群的概览页面中获取。
RetryingBlockFetcher.java:170) at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511) at java.util.concurrent.FutureTask.run
因为操作系统用户组个数限制，导致Hive不能创建超过32个角色，开启此功能后，Hive将支持创建超过32个角色。 开启本功能并对表库等授权后，对表库目录具有相同权限的角色将会用“|”合并。查询acl权限时，将显示合并后的结果，与开启该功能前的显示会有区别。
登录MRS集群详情页面，选择“告警管理”。 选中“告警ID”为“43012”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 > JDBCServer（对应上报告警实例IP地址） > 定制 >JDBCServer直接内存”。
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