。 前提条件 已获取AK和SK，获取方法参见获取访问密钥（AK/SK）。 已创建了至少一个可用的桶。 已准备好了待上传的文件，并清楚文件所在的本地完整路径。 您需要知道待上传桶所在的区域信息，并根据区域确定调用API的Endpoint，详细信息请参见地区和终端节点。 向cn-no

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Executor注册shuffle service的超时时间是5秒，最多重试3次，该参数目前不可配。 建议适当调大task retry次数和Executor失败次数。 在客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中配置如下参数。“spark.yarn.max.executor

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call(RPC.java:973) at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:2260) at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:2256)

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tor.java:1142) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617) at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)

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desc, s_name limit 100; 操作步骤 分析业务。 从业务入手分析是否可以简化SQL，例如可以通过合并表去减少嵌套的层级和Join的次数。 如果业务需求对应的SQL无法简化，则需要配置DRIVER内存： 使用spark-submit或者spark-sql运行SQL语句，执行3。

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call(RPC.java:973) ?at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:2260) ?at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:2256)

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utor.java:1142) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617) at java.lang.Thread.run(Thread.java:745) Exception

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stem.java:2425) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.startFile(FSNamesystem.java:2308) at org.apache.hadoop

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</Engine> </Service> </Server> 保存并退出，可根据需要，自定义上述配置。 执行以下命令创建上述配置中appbase和docbase填入的目录。 mkdir -p /data/wwwroot/default 然后执行以下命令将上述目录所属用户设置为tomcat。

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。 前提条件 已获取AK和SK，获取方法参见获取访问密钥（AK/SK）。 您需要明确需要列举的桶所在的区域信息，并根据区域确定调用API的Endpoint，详细信息请参见地区和终端节点。 获取cn-north-4区域的桶列表 示例中使用通用的Apache Http Client。

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access$200(SQLOperation.java:75) at org.apache.hive.service.cli.operation.SQLOperation$1$1.run(SQLOperation.java:245) at java.security.AccessController

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Helper.java:100) at org.apache.hive.jdbc.Utils.configureConnParams(Utils.java:509) at org.apache.hive.jdbc.Utils.parseURL(Utils.java:429) at

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berosName.java:65) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.initialize(UserGroupInformation.java:288) at org.apache.hadoop.security

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xml”中需要调整如下对应的内存分配参数。 表1 RegionServer内存调整参数 参数 描述 默认值 GC_OPTS 在启动参数中给RegionServer分配的初始内存和最大内存。 -Xms8G -Xmx8G hfile.block.cache.size 分配给HFile/StoreFile所使用的块缓存的最大heap（-Xmx

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Executor注册shuffle service的超时时间是5秒，最多重试3次，该参数目前不可配。 建议适当调大task retry次数和Executor失败次数。 在客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中配置如下参数。“spark.yarn.max.executor

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utor.java:1142) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617) at java.lang.Thread.run(Thread.java:745) Exception

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utor.java:1142) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617) at java.lang.Thread.run(Thread.java:745) Exception

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utor.java:1142) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617) at java.lang.Thread.run(Thread.java:745) Exception

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call(RPC.java:973) ?at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:2260) ?at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:2256)

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</Engine> </Service> </Server> 保存并退出，可根据需要，自定义上述配置。 执行以下命令创建上述配置中appbase和docbase填入的目录。 mkdir -p /data/wwwroot/default 然后执行以下命令将上述目录所属用户设置为tomcat。

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configuration. ....... 原因分析 经分析因为在写数据到Kafka时，Kafka客户端会先比较配置项“max.request.size ”值和本次写入数据大小，若写入数据大小超过此配置项“max.request.size ”的缺省值，则抛出上述异常。 解决办法 在初始化Kafka生产者实例时，设置此配置项“max

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