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服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 附加信息 Detail 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 Doris部分特性和功能不可用，例如：冷热分离和Hive OBS Catalog等。 可能原因 获取的AK/SK失效。
> 下载”。 在“服务”中勾选待操作集群的“ClickHouse”。 在“主机”中选择异常的主机，单击“确定”。 单击右上角的时间编辑按钮，设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后1小时，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除
在FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”中勾选“OmmAgent”，单击“确定”。 单击右上角的设置日志收集的时间范围，一般为告警产生时间的前后10秒钟，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除 此告警修复后，系统会自动清除此告警，无需手工清除。
osts”文件中所列出的集群各主机在网络上互通。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，需要在客户端所在节点的“/etc/hosts”文件中设置主机名和IP地址（业务平面）映射。主机名和IP地址请保持一一对应。 配置HBase上层应用所在主机的时间与备集群的时间保持一致，时间差要小于5分钟。
Hudi当前只有int、bigint、float、double、decimal、string、date、timestamp、boolean、binary类型支持设置默认值。 Hudi表必须指定primaryKey与preCombineField。 在指定路径下创建表时，如果路径下已存在Hudi表，则建表时不需要指定列。
应用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群、创建RDD、广播变量等。 pyspark.SparkConf：Spark应用配置类。如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 pyspark.RDD（Resilient Distributed Dataset）：用于在
rk的各种功能，如连接Spark集群，创建RDD，累积量和广播量等。它的作用相当于一个容器。 SparkConf：Spark应用配置类，如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 JavaRDD：用于在java应用中定义JavaRDD的类，功能类似于scala中的RDD(Resilient
应用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群、创建RDD、广播变量等。 pyspark.SparkConf：Spark应用配置类。如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 pyspark.RDD（Resilient Distributed Dataset）：用于在
egate、Unique、Duplicate。 Aggregate模型 导入数据时，对于Key列相同的行会聚合成一行，而Value列会按照设置的AggregationType进行聚合。 AggregationType目前有以下四种聚合方式： SUM：求和，多行的Value进行累加。
nData在Spark驱动器中，支持全局block级索引，这有助于减少需要被扫描的查询block的数量。设置较大的block容量，可提高I/O效率，但是会降低全局索引效率；设置较小的block容量，意味着更多的block数量，会降低I/O效率，但是会提高全局索引效率，同时，对于索引查询会要求更多的内存。
需要组件的权限，例如： 使用Spark on HBase，在SparkSQL中查询HBase表数据，需要设置HBase权限。 在一些特殊SparkSQL使用场景下，需要单独设置其他权限。 表2 SparkSQL授权注意事项 场景 用户需要的权限 创建SparkSQL数据库、表、外
nData在Spark驱动器中，支持全局block级索引，这有助于减少需要被扫描的查询block的数量。设置较大的block容量，可提高I/O效率，但是会降低全局索引效率；设置较小的block容量，意味着更多的block数量，会降低I/O效率，但是会提高全局索引效率，同时，对于索引查询会要求更多的内存。
应用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群、创建RDD、广播变量等。 pyspark.SparkConf：Spark应用配置类。如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 pyspark.RDD（Resilient Distributed Dataset）：用于在
egate、Unique、Duplicate。 Aggregate模型 导入数据时，对于Key列相同的行会聚合成一行，而Value列会按照设置的AggregationType进行聚合。 AggregationType目前有以下四种聚合方式： SUM：求和，多行的Value进行累加。
应用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群、创建RDD、广播变量等。 pyspark.SparkConf：Spark应用配置类。如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 pyspark.RDD（Resilient Distributed Dataset）：用于在
getInstance(conf); job.setJarByClass(MultiComponentExample.class); // 设置mapper&reducer类 job.setMapperClass(MultiComponentMapper.class);
mingContext通过运行任务处理Executor内存中的Block来执行Job。 周期性地设置检查点（橙色箭头） 为了容错的需要，StreamingContext会周期性地设置检查点，并保存到外部文件系统中。 操作流程 本实践操作流程如下所示： 步骤1：创建MRS集群：创建
onIndexCol1）） 当多个列用于查询时，只能为组合索引中的最后一列指定值范围，而其他列只能设置为指定值。 例如，为C1，C2和C3创建组合索引。在范围查询中，只能为C3设置数值范围，过滤条件为“C1 = XXX，C2 = XXX，C3 = 数值范围”。 HBase本地二级索引查询策略选择
spark.sql.adaptive.skewJoin.enabled 当此配置为true且spark.sql.adaptive.enabled设置为true时，启用运行时自动处理join运算中的数据倾斜功能。 true spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionFactor
int resultValue = hiveValue + Integer.valueOf(hbaseValue); // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
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