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- eventlog 內(nèi)容精選 換一換
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本文介紹了【Hive on Spark和Spark sql on Hive有啥區(qū)別？】相關(guān)內(nèi)容，與您搜索的eventlog相關(guān)，助力開(kāi)發(fā)者獲取技術(shù)信息和云計(jì)算技術(shù)生態(tài)圈動(dòng)態(tài)...請(qǐng)點(diǎn)擊查閱更多詳情。來(lái)自：其他
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原因：同步場(chǎng)景源端和目標(biāo)端DCS實(shí)例需要修改eventlog參數(shù)為true，并關(guān)閉DCS實(shí)例的客戶端IP透?jìng)髋渲谩?解決方案：檢查配置專業(yè)版事件流作業(yè)的第二步，即“源和目標(biāo)對(duì)象配置”頁(yè)面中配置的源端和目標(biāo)端DCS實(shí)例是否已經(jīng)將eventlog參數(shù)修改為true，并已關(guān)閉客戶端IP透?jìng)髋渲茫缥磁渲?，?qǐng)修改相關(guān)配置。來(lái)自：幫助中心compression.codec的參數(shù)值作為eventlog的壓縮格式。 Spark 3.3.x：spark.eventLog.compression.codec默認(rèn)設(shè)置為zstd。 升級(jí)引擎版本后是否對(duì)作業(yè)有影響： 有影響，eventlog的壓縮格式發(fā)生變化。 spark.launcher來(lái)自：幫助中心
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因此，在調(diào)優(yōu)Spark Streaming的時(shí)候，這些保證數(shù)據(jù)可靠性的配置項(xiàng)，在生產(chǎn)環(huán)境中是不能關(guān)閉的。 日志歸檔調(diào)優(yōu) 參數(shù)“spark.eventLog.group.size”用來(lái)設(shè)置一個(gè)應(yīng)用的JobHistory日志按照指定job個(gè)數(shù)分組，每個(gè)分組會(huì)單獨(dú)創(chuàng)建一個(gè)文件記錄日志，從而避來(lái)自：幫助中心![]()
hdfs://hacluster/spark2xJobHistory2x spark.eventLog.compress spark.eventLog.enabled為true時(shí)，是否壓縮記錄的事件。 false EventLog的周期清理 JobHistory上的Event log是隨每次任務(wù)的來(lái)自：幫助中心![]()
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/user/hbase 臨時(shí)目錄 HBase批量導(dǎo)入工具臨時(shí)目錄 否 HBase批量導(dǎo)入任務(wù)失敗 /sparkJobHistory 固定目錄 Spark eventlog數(shù)據(jù)存儲(chǔ)目錄 否 HistoryServer服務(wù)不可用，任務(wù)運(yùn)行失敗 /flume 固定目錄 Flume采集到HDFS文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)目錄來(lái)自：幫助中心![]()
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panic。參數(shù)的詳細(xì)信息請(qǐng)參見(jiàn)表1。 默認(rèn)值：panic 表1解釋 GaussDB 中使用的消息安全級(jí)別。當(dāng)日志輸出到syslog或者eventlog時(shí)，GaussDB進(jìn)行如表中的轉(zhuǎn)換。 表1 信息嚴(yán)重程度分類 信息嚴(yán)重程度類型 詳細(xì)說(shuō)明 系統(tǒng)日志 事件日志 debug[1-5] 報(bào)告詳細(xì)調(diào)試信息。來(lái)自：幫助中心
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