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List的方式，可以极大的提升写性能。每一次Put的List的长度，需要结合单条Put的大小，以及实际环境的一些参数进行设定。建议在选定之前先做一些基础的测试。 写数据表设计调优 在hbase shell中设置以下表相关参数，以提升HBase写数据性能。 表2 影响实时写数据相关参数 配置参数 描述
List的方式，可以极大的提升写性能。每一次Put的List的长度，需要结合单条Put的大小，以及实际环境的一些参数进行设定。建议在选定之前先做一些基础的测试。 写数据表设计调优 表2 影响实时写数据相关参数 配置参数 描述 默认值 COMPRESSION 配置数据的压缩算法，这里的压缩是HFi
EAGER：尽可能下推Join。即使表统计信息不可用，EAGER也可以下推Join，这可能会导致查询性能下降，因此仅建议将EAGER用于测试和故障排除场景。 AUTOMATIC oracle.number.default-scale Oracle Number（不带精度和小数位数）数据类型映射的HetuEngine
“名称”输入作业的名称，“类型”选择“导入”。 “连接”选择一个连接。默认没有已创建的连接，单击“添加”创建一个新的连接，完成后单击“测试”，测试是否可用，待提示成功后单击“确定”。 MRS与外部数据源交换数据和文件时需要连接数据源，“连接”表示连接数据源时的连接参数集合。 表1
执行此步骤时，HBase表是被禁用的，不能对外提供表服务，请谨慎使用。 可执行6验证加密是否配置成功。 验证加密是否配置成功 仅当所配置的空表允许写入测试数据时可执行该操作。 以客户端安装用户，登录安装客户端的节点。切换到客户端安装目录，例如：/opt/client。 cd /opt/client
“名称”输入作业的名称，“类型”选择“导入”。 “连接”选择一个连接。默认没有已创建的连接，单击“添加”创建一个新的连接，完成后单击“测试”，测试是否可用，待提示成功后单击“确定”。 MRS与外部数据源交换数据和文件时需要连接数据源，“连接”表示连接数据源时的连接参数集合。 表1
解决Zookeeper配置了配额仍然显示设置顶层配额失败的告警的问题 解决老Guardian实例日志需要打印客户端IP的问题 解决MemArtsCC使用TPCDS测试套写10TB数据，任务运行中，cc-sidecar不断重启的问题 解决MemArtsCC裸机环境长稳运行中，cc-sidecar进程故障的问题
ClickHouse数据入库规范 规则 写本地表，查询分布式表，提升写入和查询性能，保证写入和查询的数据一致性。 只有在去重诉求的场景下，可以使用分布式表插入，通过sharding key将要去重的数据转发到同一个shard，便于后续去重查询。 外部模块保证数据导入的幂等性。 C
ALM-45643 RocksDB的MemTable大小持续超过阈值 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 告警解释 系统以用户配置的告警周期（metrics.reporter.alarm.job.alarm.rocksdb.metrics.duration，默认180s）
ALM-45644 RocksDB的Level0层SST文件数持续超过阈值 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 告警解释 系统以用户配置的告警周期（metrics.reporter.alarm.job.alarm.rocksdb.metrics.duration，默认18
lpad('myk',5,'dodo'); -- domyk luhn_check(string) → boolean 描述：根据Luhn算法测试数字字符串是否有效。 这种校验和函数，也称为模10，广泛应用于信用卡号码和政府身份证号码，以区分有效号码和键入错误、错误的号码。 select
使用Hash shuffle出现任务失败 问题 使用Hash shuffle运行1000000（map个数）*100000（reduce个数）的任务，运行日志中出现大量的消息发送失败和Executor心跳超时，从而导致任务失败。 回答 对于Hash shuffle，在shuffl
使用Hash shuffle出现任务失败 问题 使用Hash shuffle运行1000000（map个数）*100000（reduce个数）的任务，运行日志中出现大量的消息发送失败和Executor心跳超时，从而导致任务失败。 回答 对于Hash shuffle，在shuffl
配置Kafka后进先出 配置场景 当Spark Streaming应用与Kafka对接，Spark Streaming应用异常终止并从checkpoint恢复重启后，对于进入Kafka数据的任务，系统默认优先处理应用终止前（A段时间）未完成的任务和应用终止到重启完成这段时间内（B
配置Spark Streaming对接Kafka时数据后进先出功能 配置场景 当Spark Streaming应用与Kafka对接，Spark Streaming应用异常终止并从checkpoint恢复重启后，对于进入Kafka数据的任务，系统默认优先处理应用终止前（A段时间）未
加速TTL操作 ClickHouse触发TTL的时候，对CPU和内存会存在较大消耗和占用。 登录FusionInsight Manager界面，选择“集群 > ClickHouse > 配置 > 全部配置 > ClickHouseServer > 自定义 > clickhouse
用图进行建模。 MRS服务的SparkSQL兼容部分Hive语法（以Hive-Test-benchmark测试集上的64个SQL语句为准）和标准SQL语法（以tpc-ds测试集上的99个SQL语句为准）。 Spark的架构和详细原理介绍，请参见：https://archive.apache
多流Join场景支持配置表级别的TTL时间 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 在Flink双流Join场景下，如果Join的左表和右表其中一个表数据变化快，需要较短时间的过期时间，而另一个表数据变化较慢，需要较长时间的过期时间。目前Flink只有表级别的TTL（Time
ALM-45441 ZooKeeper连接断开 告警解释 系统每分钟检测一次ClickHouse和ZooKeeper的连接情况，如果检测连接失败，系统产生告警（告警原因为ZooKeeper连接异常）。如果连续3次检测连接失败，系统产生告警（告警原因为ZooKeeper连接断开）。
ClickHouse加速TTL操作调优 ClickHouse触发TTL的时候，对CPU和内存会存在较大消耗和占用。 登录FusionInsight Manager界面，选择“集群 > ClickHouse > 配置 > 全部配置 > ClickHouseServer > 自定义 >
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