1936] ?at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.checkLease(FSNamesystem.java:3432) ?at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem

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前提条件 已安装Spark服务，且服务运行状态正常。 已安装Spark客户端，详细操作请参见安装客户端（3.x及之后版本）。 已在Manager界面添加人机用户，例如：iceberguser，且该用户属于hadoop和hive用户组，主组为hadoop。 操作步骤 使用root登录客户端安装节点，执行如下命令：

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/srv/BigData/hadoop/data1 /dev/xvdc 700G 900G 200G 78% /srv/BigData/hadoop/data2 /dev/xvdd 700G 900G 200G 78% /srv/BigData/hadoop/data3 /dev/xvde

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向Kerberos服务获取应用服务端的ST（Server Ticket）。 Kerberos服务在收到ST请求后，校验其中的TGT合法后，生成对应的应用服务的ST，再使用应用服务密钥将响应消息进行加密处理。 应用客户端收到ST响应消息后，将ST打包到发给应用服务的消息里面传输给对应的应用服务端（Application

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postinstallDetail.log HDFS服务安装后启动前工作日志。 hdfs-service-check.log HDFS服务启动是否成功的检查日志。 hdfs-set-storage-policy.log HDFS数据存储策略日志。 cleanupDetail.log HDFS服务卸载时候的清理日志。

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ZooKeeper服务端与客户端（ZKFC）通信时所使用的session不一致，ZooKeeper服务端的sessionId为0x164cb2b3e4b36ae4，ZKFC的sessionId为0x144cb2b3e4b36ae4。这意味着ZooKeeper服务端与客户端（ZKFC）之间数据交互失败。

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Spark客户端和服务端权限参数配置说明 SparkSQL权限管理功能相关的配置如下所示，客户端与服务端的配置相同。要使用表权限功能，需要在服务端和客户端添加如下配置。 “spark-defaults.conf”配置文件 表1 参数说明（1） 参数 描述 默认值 spark.sql

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null\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries. 通过MapReduce服务的WebUI进行查看 使用具有任务查看权限的用户登录 FusionInsight Manager，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Mapreduce ＞ JobHis

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ve数据文件以及Hive元数据备份文件复制至目的集群。 $HADOOP_HOME/bin/hadoop distcp <src> <dist> -p 其中，各参数的含义如下： $HADOOP_HOME：目的集群Hadoop客户端安装目录。 <src>：源集群HDFS目录。 <dist>：目的集群HDFS目录。

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bigdata_env 从服务端拷贝如下文件至jar包（样例代码导出的jar包可参考在Linux环境中调测HDFS应用）同目录的conf目录下。 表1 配置文件 文件名称 作用 获取地址 core-site.xml 配置HDFS详细参数。 ${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/core-site

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在安装好的HDFS客户端目录下找到目录“HDFS/hadoop/share/hadoop/common”，获取该目录下的hadoop-*.jar。 在安装好的HDFS客户端目录下找到目录“HDFS/hadoop/share/hadoop/client”，获取该目录下的hadoop-*.jar。 在安装好的

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NodeManager有重启恢复机制，详情请参见： https://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/NodeManager.html#NodeManager_Restart 可以参考修改集群服务配置参数，进入Yarn“全部配置”

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Elasticsearch-Hadoop (ES-Hadoop) 连接器将Hadoop海量的数据存储和深度加工能力与Elasticsearch实时搜索和分析功能结合在一起。 它能够让您快速深入了解大数据，并让您在Hadoop生态系统中更好地开展工作。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓

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Hive与HDFS组件的关系 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

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veserver2;sasl.qop=auth-conf;auth=KERBEROS;principal=hive/hadoop.hadoop.com@HADOOP.COM Debug is true storeKey false useTicketCache true useKeyTab

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import命令时，会启动MapReduce任务，由于 MRS Hadoop安装目下（例如“/opt/Bigdata/FusionInsight_HD_*/1_*_NodeManager/install/hadoop/share/hadoop/common/lib”）自带了PgSQL驱动包“gsjdbc4-*

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1936] ?at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.checkLease(FSNamesystem.java:3432) ?at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem

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向Kerberos服务获取应用服务端的ST（Server Ticket）。 Kerberos服务在收到ST请求后，校验其中的TGT合法后，生成对应的应用服务的ST，再使用应用服务密钥将响应消息进行加密处理。 应用客户端收到ST响应消息后，将ST打包到发给应用服务的消息里面传输给对应的应用服务端（Application

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cluster2-hadoop01-tst-daas-deepexi:8020只是本案例的，具体替换成集群Namenode端口 state.backend: rocksdb state.checkpoints.dir: hdfs://cluster2-hadoop01-tst-da

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hacluster'='org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.AdaptiveFailoverProxyProvider', 'hadoop.security.authentication'='kerberos', 'hadoop.kerberos

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、追加文件、删除文件。完整和详细的接口请参考官网上的描述以了解其使用：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/WebHDFS.html。 准备运行环境 安装客户端。在节点上安装客户端

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