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用户通过IAM服务的“委托”机制进行简单配置，即可实现OBS的访问。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构
没有影响。 可能原因 Flink作业RocksDB的Level0层SST文件数持续超过阈值可能原因： RocksDB的Compaction压力过大，同时会存在“ALM-45646 RocksDB的Pending Compaction持续超过阈值”和“ALM-45647 RocksDB的Pending
ka的数据，Spark将按照终止时间（batch时间）生成相应个数的任务，其中第一个任务读取全部数据，其余任务可能不读取数据，造成任务处理压力不均匀。 若A段时间的任务和B段时间任务处理得较慢，则会影响C段时间任务的处理。针对上述场景，Spark提供Kafka后进先出功能。 图1
ka的数据，Spark将按照终止时间（batch时间）生成相应个数的任务，其中第一个任务读取全部数据，其余任务可能不读取数据，造成任务处理压力不均匀。 如果A段时间的任务和B段时间任务处理得较慢，则会影响C段时间任务的处理。针对上述场景，Spark提供Kafka后进先出功能。 图1
影响风险 存在漏洞的业务被攻击时，将可能导致攻击者远程在业务平台中执行任意代码。 预防与建议 在产品未发布对应解决方案前，建议您参考以下的相关预防措施。 加固物理设备安全边界，防止外网直接访问及攻击内网管理平面。 排查平台各组件节点是否使用默认密码，如果有，建议修改新密码。 加强环
的性能会带来比较大的影响，此外由于同时打开的文件句柄数量多，序列化以及压缩等操作需要占用非常大的临时内存空间，对内存的使用和GC带来很大的压力，从而容易造成Executor无法响应Driver。 因此，建议使用Sort shuffle，而不使用Hash shuffle。 父主题：
的性能会带来比较大的影响，此外由于同时打开的文件句柄数量多，序列化以及压缩等操作需要占用非常大的临时内存空间，对内存的使用和GC带来很大的压力，从而容易造成Executor无法响应Driver。 因此，建议使用Sort shuffle，而不使用Hash shuffle。 父主题：
Live：生存时间），为了保证Join的准确性，需要将表级别的TTL设置为较长时间的过期时间，此时状态后端中保存了大量的已经过期的数据，给状态后端造成了较大的压力。为了减少状态后端的压力，可以单独为左表和右表设置不同的过期时间。不支持where子句。 可通过使用Hint方式单独为左表和右表设置不同的过期时间，如左表（state
单击“连接”后的下拉列表框，选择待编辑的连接名称。 在“连接”后单击“编辑”，进入编辑页面。 根据业务需要，修改连接配置参数。 单击“测试”。 如果显示测试成功，则执行6。 如果显示测试失败，则需要重复4。 单击“保存”。 如果某个Loader作业已集成一个Loader连接，那么编辑连接参数后可能导致Loader作业运行效果也产生变化。
息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。 Kafka结构
MRS集群所在VPC部署了VPCEP后集群补丁安装失败 问题现象 通过MRS管理控制台为MRS集群在线安装补丁，补丁安装失败，报错日志信息中提示访问OBS 403无权限。 原因分析 用户集群所在VPC中，部署并配置了VPC终端节点（VPCEP）。相关的终端节点策略中，未允许MRS
息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。 Kafka结构
SQL语句和SQL脚本文件查询和分析数据，包括SQL语句和Script脚本两种形式，如果SQL语句中涉及敏感信息，也可使用脚本文件方式提交。 用户可以在MRS管理控制台在线创建一个作业并提交运行，也可以通过MRS集群客户端来以命令行形式提交作业。 前提条件 用户已经将作业所需的程序包和数据文件上传至OBS或HDFS文件系统中。
max_number_of_merges_with_ttl_in_pool CPU核数 在ReplicatedMergeTree队列中允许TTL合并部件的线程池。 当集群写入压力较大，不建议修改此配置。需要给常规Merge留出空闲线程，避免“Too manyparts parts”。 对于已存在的大表（数据量超亿级
当ClickHouse与Zookeeper断连，将无法正常使用ClickHouse服务。 可能原因 ZooKeeper状态异常。 ClickHouse业务压力过大。 处理步骤 检查ZooKeeper状态是否异常 在FusionInsight Manager首页，选择“集群 > 服务 > ZooKeeper
查看MRS组件角色实例日志 MRS集群创建成功后，用户可以通过Manager界面在线直接查看组件各角色实例的日志内容并下载指定日志文件，便于快速定位分析问题。 本章节操作仅支持MRS 3.x及之后的版本。 查看角色实例日志 登录FusionInsight Manager。 选择“集群
SparkSql作业用于查询和分析数据，包括SQL语句和Script脚本两种形式，如果SQL语句涉及敏感信息，也可使用脚本文件方式提交。 用户可以在MRS管理控制台在线创建一个作业并提交运行，也可以通过MRS集群客户端来以命令行形式提交作业。 操作视频 本视频以在MRS集群的管理控制台上提交并查看SparkSql作业为例进行说明。
为了保护Web服务器的可靠性，当访问的用户连接数达到一定数量之后，对新增用户的连接进行限制。防止大量同时登录和访问，导致服务不可用，同时避免DDOS攻击。 参数修改入口：在FusionInsight Manager系统中，选择“集群 > 服务 > 服务名 > 配置”，展开“全部配置”页签。在搜索框中输入参数名称。
max_number_of_merges_with_ttl_in_pool CPU核数 在ReplicatedMergeTree队列中允许TTL合并部件的线程池。 当集群写入压力较大，不建议修改此配置。需要给常规Merge留出空闲线程，避免“Too manyparts parts”。 对于已存在的大表（数据量超亿级
责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高
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