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30/slf4j-log4j12-1.7.30.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation. SLF4J:
port配置），可以通过Beeline或者JDBC客户端代码来连接它，从而执行SQL命令。 如果您需要了解JDBCServer的其他信息，请参见Spark官网：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/sql-programming-guide.ht
当TaskManager失败后，重新向Yarn申请容器，创建TaskManager。 Yarn模式的HA方案的更多信息，可参考链接： http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceManagerHA
如何处理HetuEngine SQL运行过程中报错Encountered too many errors 问题 HetuEngine的业务SQL运行过程中，出现如下报错： Encountered too many errors talking to a worker node. The
ALM-50215 FE Thrift各个方法接收的RPC请求中最长的耗时超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检查FE Thrift各个方法接收的RPC请求中最长的耗时，当检查到该值超出阈值（默认值为5000ms）时产生该告警。 当FE Thrift各个方法接收的RPC请求中最长的耗时低于阈值时，告警清除。
with # the License. You may obtain a copy of the License at # # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # # Unless required by applicable
HDFS Colocation 功能简介 同分布（Colocation）功能是将存在关联关系的数据或可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性，将那些需进行关联操作的文件存放在相同数据节点上，在进行关联操作计算时避免了到别的数据节点上获取数据，大大降低网络带宽的占用。
都会使用Broadcast。目前的Broadcast支持两种方式，Torrent与HTTP。前者将会把数据切成小片，分布到集群中，有需要时从远程获取；后者将文件存入到本地磁盘，有需要时通过HTTP方式将整个文件传输到远端。前者稳定性优于后者，因此Torrent为默认的Broadcast方式。
Kudu应用开发简介 Kudu简介 Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapRe
都会使用Broadcast。目前的Broadcast支持两种方式，Torrent与HTTP。前者将会把数据切成小片，分布到集群中，有需要时从远程获取；后者将文件存入到本地磁盘，有需要时通过HTTP方式将整个文件传输到远端。前者稳定性优于后者，因此Torrent为默认的Broadcast方式。
配置HetuEngine物化视图推荐能力 HetuEngine QAS实例可对用户的SQL执行历史记录提供自动感知、自动学习、自动诊断服务，开启物化视图推荐能力后，系统能自动学习并推荐对业务最有价值的物化视图SQL，使HetuEngine具备自动预计算加速能力，在相关场景下在线查
queries in progress: 0 query logging is ON recursive clients: 4/0/1000 tcp clients: 0/100 server is up and running 是，执行8。 否，执行10。 执行service named
理方式，企业管理（Enterprise Management）提供面向企业客户的云上资源管理、人员管理、权限管理、财务管理等综合管理服务。区别于管理控制台独立操控、配置云产品的方式，企业管理控制台以面向企业资源管理为出发点，帮助企业以公司、部门、项目等分级管理方式实现企业云上的人
配置Yarn模式下Spark动态资源调度 操作场景 对于Spark应用来说，资源是影响Spark应用执行效率的一个重要因素。当一个长期运行的服务（比如JDBCServer），若分配给它多个Executor，可是却没有任何任务分配给它，而此时有其他的应用却资源紧张，这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度。
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
Yarn模式下动态资源调度 操作场景 对于Spark应用来说，资源是影响Spark应用执行效率的一个重要因素。当一个长期运行的服务（比如JDBCServer），若分配给它多个Executor，可是却没有任何任务分配给它，而此时有其他的应用却资源紧张，这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度。
配置Yarn模式下Spark动态资源调度 操作场景 对于Spark应用来说，资源是影响Spark应用执行效率的一个重要因素。当一个长期运行的服务（比如JDBCServer），如果分配给它多个Executor，可是却没有任何任务分配给它，而此时有其他的应用却资源紧张，这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度。
配置HDFS同分布策略（Colocation） 功能简介 同分布（Colocation）功能是将存在关联关系的数据或可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性，将那些需进行关联操作的文件存放在相同数据节点上，在进行关联操作计算时避免了到别的数据节点上获取数据，大大降低网络带宽的占用。
配置HDFS同分布策略（Colocation） 功能简介 同分布（Colocation）功能是将存在关联关系的数据或可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性，将那些需进行关联操作的文件存放在相同数据节点上，在进行关联操作计算时避免了到别的数据节点上获取数据，大大降低网络带宽的占用。
配置HDFS同分布策略（Colocation） 功能简介 同分布（Colocation）功能是将存在关联关系的数据或可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性，将那些需进行关联操作的文件存放在相同数据节点上，在进行关联操作计算时避免了到别的数据节点上获取数据，大大降低网络带宽的占用。
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