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ALM-45325 Presto服务不可用 本章节仅适用于MRS 3.1.5及之后版本。 告警解释 系统每60秒周期性检测Presto服务状态。当Presto服务不可用时产生该告警；当Presto服务恢复时，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 45325 紧急
ALM-45325 Presto服务不可用（2.x及以前版本） 告警解释 系统每60秒周期性检测Presto服务状态。当Presto服务不可用时产生该告警。 当Presto服务恢复时，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 45325 紧急 是 告警参数 参数名称
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
format”一致。 yyyyMMdd file.format.iscompressed 待导入的文件是否为压缩文件。 false storage.type 存储类型。待导入文件最终保存的类型，分别有HDFS、HBase、Hive等。 HDFS schedule-tool工具支持同时配置多个作业。配置多个作业时，表2中“job
HBase管理员权限以及HBase表和列族的读（R）、写（W）、创建（C）、执行（X）或管理（A）权限。 用户需要在HBase中对指定的数据库或表设置权限，才能够创建表、查询数据、删除数据、插入数据、更新数据以及授权他人访问HBase表。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。
产生告警的服务名称。 RoleName 产生告警的角色名称。 HostName 产生告警的主机名。 对系统的影响 ommdba用户或密码过期，OMS数据库无法管理，数据不能访问。 可能原因 系统ommdba用户或密码即将过期。 处理步骤 检查系统中ommdba用户和密码是否正常。 登录故障节点。
PyFlink样例程序代码说明 通过Python API的方式提交Flink读写Kafka作业到Yarn上代码样例 下面列出pyflink-kafka.py的主要逻辑代码作为演示，在提交之前需要确保“file_path” 为要运行的SQL的路径，建议写全路径。 完整代码参见“fl
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(waitTime); for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
INDEX参数 参数 描述 index_name 索引表的名称。表名称应由字母数字字符和下划线（_）特殊字符组成。 db_name 数据库的名称。若未指定，选择当前默认数据库。 table_name 需要删除的表的名称。 注意事项 该命令中IF EXISTS和db_name为可选项。 示例 DROP
Hive配置类问题 Hive SQL执行报错：java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space. 解决方案： 对于MapReduce任务，增大下列参数： set mapreduce.map.memory.mb=8192; set mapreduce
Bitwise函数 bit_count(x, bits) → bigint 计算2的补码表示法中x中设置的位数（视为有符号位的整数）。 SELECT bit_count(9, 64); -- 2 SELECT bit_count(9, 8); -- 2 SELECT bit_count(-7
"external_datasources" : [ { "name" : "hive_metastore", "types" : [ "RDS_MYSQL", "DLCATALOG" ] } ], "resource_requirement" : null, "valid_roles"
PyFlink样例程序代码说明 通过Python API的方式提交Flink读写Kafka作业到Yarn上代码样例 下面列出pyflink-kafka.py的主要逻辑代码作为演示，在提交之前需要确保“file_path” 为要运行的SQL的路径，建议写全路径。 完整代码参见“fl
ClickHouse调优思路 ClickHouse的总体性能调优思路为性能瓶颈点分析、关键参数调整以及SQL调优。在调优过程中，需要综合系统资源、吞吐量、集群负载等各种因素来分析，定位性能问题，设定调优目标，调优达到客户所需目标即可。 ClickHouse调优人员需要系统软件架构
增强有限内存下的稳定性 配置场景 当前Spark SQL执行一个查询时需要使用大量的内存，尤其是在做聚合（Aggregate）和关联（Join）操作时，此时如果内存有限的情况下就很容易出现OutOfMemoryError。有限内存下的稳定性就是确保在有限内存下依然能够正确执行相关
创建FlinkServer作业写入数据至HBase表 本章节适用于MRS 3.1.2及之后的版本。 操作场景 FlinkServer支持对接HBase，详情如下： 支持对接维表、Sink表。 当HBase与Flink为同一集群或互信的集群，支持FlinkServer对接HBase。
一个数据源可以有多个不同catalog配置，可以通过数据源的properties文件进行配置。 Schema：对应数据库的Schema名称。 Table：对应数据库的表名。 HetuEngine连接方式说明 表1 HetuEngine连接方式说明 连接方式 是否支持用户名密码认证方式
Combine output records=6 Reduce input groups=3 Reduce shuffle bytes=114 Reduce input records=6 Reduce output records=2 Spilled Records=12 Shuffled Maps
MRS集群用户认证策略 大数据平台用户需要对用户进行身份认证，防止不合法用户访问集群。安全模式或者普通模式的集群均提供认证能力。 安全模式 安全模式的集群统一使用Kerberos认证协议进行安全认证。Kerberos协议支持客户端与服务端进行相互认证，提高了安全性，可有效消除使用
"table" : { "identifier" : "`default_catalog`.`default_database`.`datagen`", "resolvedTable" : { "schema" : {
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