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MRS 3.x及之后版本的Impala客户端节点（Euler2.9及以上操作系统）需要安装Python2版本。 操作步骤 以客户端安装用户，登录安装客户端的节点。 执行以下命令，切换到客户端安装目录。 cd /opt/hadoopclient 执行以下命令配置环境变量。
对系统的影响 更换NTP服务器是高危操作，更换后集群时间可能将会变化。 更换NTP服务器前NTP服务器与集群当前时间偏差大于150s，则需先停止集群，防止数据丢失。停止集群期间服务无法访问。 如果NTP服务器与集群当前时间偏差大于15分钟，集群访问OBS会连接失败。
注意：需要保证“堆内存+直接内存 <= 80% * 系统可用内存”， 否则会导致IoTDB启动失败。 查询场景调优举例：如果查询的范围比较大，单个序列10000个点以上，JVM分配内存的20% / 序列数 > 160K，即为默认配置下存储引擎对查询最友好的状态。
登录FusionInsight Manager系统，具体请参见访问集群Manager。 选择“集群 > 服务 > Loader”。 单击“LoaderServer(节点名称，主)”打开“Loader WebUI”界面。
若实际数据量小于最小值或大于最大值即存在不平衡，系统选择所有DataNode节点中偏差最多的数据量作为迁移的总数据量。
/user/example/output/part-r-0000 输出结果保存在HDFS文件系统中，可以通过命令将其下载到本地进行查看。
当HDFS上存储了大量的文件和文件夹时，这两个section的加载就会非常耗时，影响HDFS文件系统的启动时间。
若实际数据量小于最小值或大于最大值即存在不平衡，系统选择所有DataNode节点中偏差最多的数据量作为迁移的总数据量。
操作步骤 在FusionInsight Manager管理界面，选择“系统 > 权限 > 用户”，选择“更多 > 下载认证凭据”下载用户flume_hdfs的kerberos证书文件并保存在本地。 图1 下载认证凭据 配置Flume参数。
yarn.nodemanager.resource.memory-mb” “mapreduce.map.memory.mb” “mapreduce.reduce.memory.mb” yarn.nodemanager.resource.memory-mb 说明： 需要在FusionInsight Manager系统进行配置
对系统的影响 更改NodeManager角色的存储目录需要停止并重新启动集群，集群未启动前无法提供服务。 更改NodeManager单个实例的存储目录需要停止并重新启动实例，该节点NodeManager实例未启动前无法提供服务。
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。 运行示例： ./export-csv.sh -h x.x.x.x -p 22260 -u test -pw 密码 -td ./ # Or .
配置描述 登录FusionInsight Manager系统。 详细操作请参考访问集群Manager。 选择“集群 > 服务 > Spark2x/Spark > 配置”，单击“全部配置”，搜索并调整以下参数。
操作步骤 登录FusionInsight Manager，选择“系统 > 权限 > 角色”。 单击“添加角色”，然后在“角色名称”和“描述”输入角色名字与描述。 设置角色“配置资源权限”请参见表1。
当前，如果应用程序中包含较多的用户调用，假设没有达到操作系统的连接限制，则RPC请求将处于阻塞状态。
登录FusionInsight Manager系统，具体请参见访问集群Manager。 选择“集群 > 服务 > Loader”。 单击“LoaderServer(节点名称，主)”打开“Loader WebUI”界面。
如果使用select *，会大大加重系统的压力。 通过limit限制查询返回的数据量，节省计算资源、减少网络开销。 如果返回的数据量过大，客户端有可能出现内存溢出等服务异常。
场景说明 场景说明 假定某个业务Kafka每30秒就会收到5个用户的消费记录。Hbase的table1表存储用户历史消费的金额信息。 现table1表有10条记录，表示有用户名分别为1-10的用户，用户的历史消费金额初始化都是0元。 基于某些业务要求，开发的Spark应用程序实现如下功能
通过JDBC访问Spark SQL样例程序（Scala） 功能简介 使用自定义客户端的JDBC接口提交数据分析任务，并返回结果。 样例代码 定义SQL语句。SQL语句必须为单条语句，注意其中不能包含“;”。示例： val sqlList = new ArrayBuffer[String
配置FlinkServer重启策略 概述 Flink支持不同的重启策略，以在发生故障时控制作业是否重启以及如何重启。若不指定重启策略，集群会使用默认的重启策略。用户也可以在提交作业时指定一个重启策略，可参考创建FlinkServer作业在作业开发界面配置（MRS 3.1.0及以后版本
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