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java:937) at KafkaNew.Consumer$ConsumerThread.run(Consumer.java:40) 可能原因 客户端和服务端Jar版本不一致。 解决办法 修改Consumer应用程序中Kafka jar，确保和服务端保持一致。 父主题： 使用Kafka
add("org.apache.storm.security.auth.kerberos.AutoTGTFromKeytab"); //将客户端配置的plugin列表写入config指定项中 //安全模式必配 //普通模式不用配置，请注释掉该行 conf.put(Config
"key": "value" } } ] 查询tsd状态信息。例如，可查询连接HBase的客户端信息。 curl -ks https://<tsd_ip>:4242/api/stats/region_clients | python
Migration，简称CDM），是一种高效、易用的数据集成服务。CDM围绕大数据迁移上云和智能数据湖解决方案，提供了简单易用的迁移能力和多种数据源到数据湖的集成能力，降低了客户数据源迁移和集成的复杂性，有效的提高数据迁移和集成的效率，可参考Hadoop数据迁移到华为云MRS服务、HBase数据迁移到华为云MRS服务相关内容。
二需要填写步骤1中绑定的弹性公网IP 查看结果。 查看样例代码中的Impala SQL所查询出的结果，运行成功结果会有如下信息。 JDBC客户端运行及结果查看。 Create table success! _c0 0 Delete table success! 父主题： 调测Impala应用
exists( select * from table3 o where o.column2 > 1); 系统响应 可在driver日志和客户端中查看命令运行成功或失败。 父主题： CarbonData语法参考
exists( select * from table3 o where o.column2 > 1); 系统响应 可在driver日志和客户端中查看命令运行成功或失败。 父主题： DML
true为使用Hash算法，使用多租户模式时，该参数需配置为true。 false为使用随机连接，多主实例模式，配置为false。 true 说明： 该参数修改后需要重新下载客户端。 spark.thriftserver.proxy.enabled 是否使用多租户模式。 false表示使用多实例模式。 true表示使用多租户模式。
flag = true then delete when not matched then insert *; 系统响应 可在driver日志和客户端中查看命令运行成功或失败。 父主题： Hudi DML语法说明
全部配置”，进入IoTDB配置界面搜索并修改参数。 配置方法如表1所示。 表1 IoTDB性能调优参数说明 参数名称 描述 默认值 调优建议 SSL_ENABLE 客户端到服务端通道SSL加密。 true “true”表示开启SSL加密，“false”表示关闭SSL加密。数据传输加解密对性能影响较大，经过
添加IoTDB数据源 添加MySQL数据源 使用跨源协同分析流程 参考快速使用HetuEngine访问Hive数据源登录HetuEngine客户端。 注册Hive、HBase、GaussDB A等数据源。 hetuengine> show catalogs; Catalog
gc.childopts > worker.gc.childopts > topology.worker.childopts。 如果设置了客户端参数topology.worker.childopts，则该参数会与服务端参数worker.gc.childopts共同配置，但是后面的
就会出现Region中存在多个HFile的情况，从而影响读取的性能。所以如果读取的性能不理想的时候，也要考虑写入的配置是否合理。 读数据客户端调优 Scan数据时需要设置caching（一次从服务端读取的记录条数，默认是1），如果使用默认值读性能会降到极低。 当不需要读一条数据
就会出现Region中存在多个HFile的情况，从而影响读取的性能。所以如果读取的性能不理想的时候，也要考虑写入的配置是否合理。 读数据客户端调优 Scan数据时需要设置caching（一次从服务端读取的记录条数，默认是1），若使用默认值读性能会降到极低。 当不需要读一条数据所
watermelon (3 rows) 否则，如果没有使用ORDER BY，被丢弃的行可能是任意的行。如果OFFSET指定的行数等于或超过了结果集的大小，则最终返回的结果为空。 父主题： HetuEngine DQL SQL语法说明
保证，可以和任何数量的Source和Sink工作。 Sink Sink负责将数据传输到下一跳或最终目的，成功完成后将数据从Channel移除。 典型的Sink类型如下： 存储数据到最终目的终端Sink，比如：HDFS、HBase。 自动消耗的Sink，比如：Null Sink。 用于Agent间通信的IPC
k.yarn.executor.memoryOverhead的值不生效，以spark.executor.memoryOverhead的值为最终值。 同样的参数还有driver的overhead内存设置：spark.driver.memoryOverhead 解决步骤 使用新版本参
JVM的缺陷，并不是平台代码引入的问题，且Spark中有对Executor的容错机制，Executor Crash之后，Stage会进入重试，可以保证任务最终可以执行完成，不会对业务产生影响。 父主题： Spark Core
经OS定位虚拟机发生重启的原因是节点没有可用的内存，系统发生内存溢出触发了oom-killer，当进程处于被调用的状态会使进程处于disk sleep状态，最终导致虚拟机发生重启。 查看占用的内存进程，发现占用内存都是正常的业务进程。 结论：虚拟机内存不能满足服务需求。 处理步骤 建议扩大节点内存。
中。 当并发提交大量oozie任务的时候就有可能出现启动了一堆oozie-launcher，将队列的资源耗完，而没有更多资源启动真实作业，最终导致任务一直没有运行。 处理步骤 参考“添加租户”章节新建一个队列给oozie使用，也可以直接使用创建MRS集群时生成的launcher-job队列。
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