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size is larger than the fetch size 1048576 and hence cannot be ever returned. Increase the fetch size on the client (using max.partition.fetch
能被删除。 修改密码策略 登录Manager。 进入密码策略配置页面。 MRS 2.x及之前版本：选择“系统设置”，单击“密码策略配置”。 MRS 3.x及之后版本：选择“系统 > 权限 > 安全策略 > 密码策略”，单击待修改的密码策略所在行的“修改”。 根据界面提示，修改密码策略，具体参数见下表。
影响范围 涉及版本 MRS 3.x 涉及模块 管理面：不涉及该漏洞 租户面：Manager（Web+Controller+nodeagent）、Kafka、Flink MRS 3.1.0.x执行以下章节： 修复Manager Web 修复Manager Controller 修复Manager
spark-shell执行SQL跨文件系统load数据到Hive表失败 Spark任务提交失败 Spark任务运行失败 JDBCServer连接失败 查看Spark任务日志失败 Spark Streaming任务提交问题 Spark连接其他服务认证问题 Spark连接Kafka认证错误
新建集群Kudu服务异常如何处理？ Presto如何配置其他数据源？ MRS 1.9.3 Ranger证书如何更新？ MRS的Storm集群提交任务时如何指定日志路径？ 如何检查Yarn的ResourceManager配置是否正常？ 如何修改Clickhouse服务的allow_drop_detached配置项
server.out日志中对应时间点的报错，报错信息为：error parsing conf mapred-site.xml和Premature end of file。然后重启WebHCat也发现同样报错，原因即为解析mapred-site.xml文件错误。 处理步骤 以root用户登录Master2节点。
Defaults > Project Structure”。 图3 Configure 在弹出的“Project Structure for New Projects”页面中，选择“SDKs”，单击加号添加JDK。 图4 Project Structure for New Projects 在弹出的“Select
Structured Streaming的cluster模式，在数据处理过程中终止ApplicationManager，应用失败 问题 Structured Streaming的cluster模式，在数据处理过程中终止ApplicationManager，执行应用时显示如下异常。
[localhost:21000] > use udfs; [localhost:21000] > create function my_lower(string) returns string location '/user/hive/udfs/hive.jar' symbol='org.apache.hadoop
0-LTS之前版本，单击“保存”，保存配置。单击“概览”，选择“更多 > 重启服务”，输入当前用户密码，单击“确定”，并勾选“同时重启上层服务。”，单击“确定”，重启Hive服务。 进入beeline客户端，在创建表时指定Location为OBS文件系统路径。 beeline 例如，创建一个表“test”
填写角色的名称，例如developrole，单击“确定”保存角色。 参考如何判断某个服务是否使用了Ranger鉴权，确认服务是否启用了Ranger鉴权？ 是，执行3。 否，编辑角色，根据服务的权限控制类别添加业务开发时需要的权限，参见表1。 表1 权限列表 服务 所需添加权限 HDFS 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称
因不同版本操作界面可能存在差异，相关视频供参考，具体以实际环境为准。 步骤一：创建MRS集群 进入购买MRS集群页面。 在服务列表中搜索“MapReduce服务 MRS”，进入MRS服务管理控制台。 单击“购买集群”，进入“购买集群”页面，选择“快速购买”页签。 根据实际业务规划情况填写集群配
public UserRecord map(String value) throws Exception { return getRecord(value); } }).assignTimestampsAndWatermarks(
Hive是Apache的Hadoop项目的子项目，Hive利用HDFS作为其文件存储系统。Hive通过解析和计算处理结构化的数据，Hadoop HDFS则为Hive提供了高可靠性的底层存储支持。Hive数据库中的所有数据文件都可以存储在Hadoop HDFS文件系统上，Hive所有的数据操作也都是通过Hadoop HDFS接口进行的。
} return Optional.of(out); } }); //打印结果 wordCounts.print(); return ssc; } } Streaming Write
Flume是一个分布式、可靠和高可用的海量日志聚合的系统。它能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集、聚合、移动，最后存储到一个中心化数据存储系统中。支持在系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。同时，提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。 Flume分为客户端和服务端，两者都是Flum
S -Dfastjson.parser.safeMode=true" 使用omm用户在主OMS节点执行如下命令重启Manager Web 服务。 $OMS_RUN_PATH/workspace/ha/module/harm/plugin/script/tomcat stop $O
参数含义 来源 产生告警的集群或系统名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 对系统的影响 ommdba用户过期，OMS数据库无法管理，数据不能访问。 可能原因 该主机ommdba用户过期。 处理步骤 检查系统中ommdba用户是否过期。
Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。 Kafka结构
DBService DBService简介 DBService是一个高可用性的关系型数据库存储系统，适用于存储小量数据（10GB左右），比如：组件元数据。DBService仅提供给集群内部的组件使用，提供数据存储、查询、删除等功能。 DBService是集群的基础组件，Hive、
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