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在弹性云服务管理控制台，创建一个新的弹性云服务器。 弹性云服务器的“可用分区”、“虚拟私有云”、“安全组”，需要和待访问集群的配置相同。 选择一个Windows系统的公共镜像。 其他配置参数详细信息，请参见“弹性云服务器 > 快速入门 > 购买并登录Windows弹性云服务器”。 开启Kerberos
产生告警的服务名称。 RoleName 产生告警的角色名称。 HostName 产生告警的主机名。 RESName 产生告警的资源名称。 对系统的影响 如果Manager的WebService浮动IP地址异常，用户无法登录和使用Manager。如果Manager的数据库异常，所有核
save(basePath); 其中，"obs://testhudi/cow_table/"是OBS路径，“testhudi”是OBS并行系统文件名称，请根据实际情况修改。 使用datasource查看表建立成功，数据正常。 val roViewDF = spark. read.
并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下： 大规模并行计算 适用于大型数据集 高容错性和高可靠性
9998(ficommon),10003(kafka) 解决办法 MRS Manager界面操作： 登录MRS Manager。 选择“系统设置 > 用户管理”。 在操作用户对应的“操作”列，单击“修改”。 为用户加入kafkaadmin组。 图1 为用户加入kafkaadmin组
r/hadoop.<系统域名>作为执行物化视图自动刷新的用户， 当创建物化视图语句查询外部Hive数据源，且该数据源已开启数据源鉴权时，需修改执行自动刷新的用户，修改方法如下： 对端集群是否已安装HetuEngine服务。 是：执行3。 否：执行2。 准备系统用于自动刷新的用户。
图1 华为云安全责任共担模型 云安全责任基于控制权，以可见、可用作为前提。在客户上云的过程中，资产（例如设备、硬件、软件、介质、虚拟机、操作系统、数据等）由客户完全控制向客户与华为云共同控制转变，这也就意味着客户需要承担的责任取决于客户所选取的云服务。如图1所示，客户可以基于自身的
'KEEP_META_FILES_BY_COMMITS', min_commit_to_keep => 3, max_commit_to_keep => 4); 系统响应 可在客户端中查看结果。 多表并行执行表服务命令 命令格式 call run_table_service(tables => 'table1;table2;table3'
column11 from sourceTable2 where column1 = 'xxx'); 示例5： delete from h0; 系统响应 可在driver日志和客户端中查看命令运行成功或失败。 父主题： Hudi DML语法说明
监控的指标具有随着时间不断变化的特点。 具有HBase的高吞吐，良好的伸缩性等特点。 接口类型简介 OpenTSDB提供基于HTTP的应用程序编程接口，以实现与外部系统的集成。 几乎所有OpenTSDB功能都可通过API访问，例如查询时间序列数据，管理元数据和存储数据点。详情请参见：http://opentsdb
关业务场景介绍请参见开发HDFS应用。 hdfs-c-example HDFS C语言开发代码样例。 本示例提供了基于C语言的HDFS文件系统连接、文件操作如创建文件、读写文件、追加文件、删除文件等。相关业务场景介绍请参见HDFS C API接口介绍。 父主题： HDFS开发指南（安全模式）
查看样例程序的jar包。 jar包名最多为1023字符，不能包含;|&>,<'$特殊字符，且不可为空或全空格。 执行程序可存储于HDFS或者OBS中，不同的文件系统对应的路径存在差异。 OBS存储路径：以“obs://”开头。示例：obs://wordcount/program/hadoop-mapreduce-examples-2
参数名称 参数含义 ServiceName 产生告警的服务名称。 RoleName 产生告警的角色名称。 HostName 产生告警的主机名。 对系统的影响 无。 可能原因 有用户手动终止了正在运行的YARN任务。 处理步骤 排查YARN日志和审计日志，查看终止任务操作的下发者，确认终止任务的原因。
表触发Compaction时需要添加参数hoodie.payload.ordering.field为preCombineField的值。 系统响应 可在driver日志和客户端中查看命令运行成功或失败。 父主题： Hudi DML语法说明
度。 动态资源调度就是为了解决这种场景，根据当前应用任务的负载情况，实时地增减Executor个数，从而实现动态分配资源，使整个Spark系统更加健康。 可通过如下方法开启动态资源分配功能，其他相关配置可参考Yarn模式下动态资源调度。 登录FusionInsight Manager，选择“集群
户端。 使用指定组件业务用户登录Hive客户端。 beeline -n 组件业务用户 不指定组件业务用户登录Hive客户端，则会以当前操作系统用户登录。 beeline 执行以下命令关闭客户端日志： set hive.server2.logging.operation.enabled=false;
户端。 使用指定组件业务用户登录Hive客户端。 beeline -n 组件业务用户 不指定组件业务用户登录Hive客户端，则会以当前操作系统用户登录。 beeline 执行以下命令关闭客户端日志： set hive.server2.logging.operation.enabled=false;
securityConfig = ";saslQop=auth-conf;auth=KERBEROS;principal=spark2x/hadoop.<系统域名>@<系统域名>;user.principal=sparkuser;user.keytab=/opt/FIclient/user.keytab;"
并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下： 大规模并行计算 适用于大型数据集 高容错性和高可靠性
Miranda,32 Karlie,23 Candice,27 在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -mkdir /data（hdfs dfs命令有同样的作用），创建对应目录。 在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -put data /data，上传数据文件。
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