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hive-staging时，查询数据库失败问题 解决NameNode在大量删除操作的时候会出现RPC请求处理慢的问题 解决Hive配置Redis缓存频繁访问表key导致Redis热键问题 解决磁盘写速率和磁盘读速率两个指标无法正常上报问题 解决查看指定时间段内的资源概况，监控数据部分缺失问题 解决NameNode退服缓存残留问题
PolicySync进程启动后，会与LakeFormation实例的权限进行比对，删除LakeFormation上不存在的非默认策略，请先完成权限策略迁移到LakeFormation实例上。 RangerAdmin WebUI界面的Hive模块，禁止执行添加、删除权限非默认策略的操作，统一在L
检查备份文件是否软链接到系统盘且系统盘空间是否足够。如果软链接到系统盘且系统盘空间不足，请执行步骤2。如果否，说明不是由于系统盘空间不足导致，请联系技术服务。 将历史备份数据移到数据盘的新目录中。 以root用户登录Master节点。 执行su - omm命令，切换到omm用户。 执行rm -rf /srv/Big
-c命令查询的内存占用量高的是如下idle的进程。 原因分析 PostgreSQL缓存：除了常见的执行计划缓存、数据缓存，PostgreSQL为了提高生成执行计划的效率，还提供了catalog，relation等缓存机制。长连接场景下这些缓存中的某些缓存是不会主动释放的，因此可能导致长连接占用大量的内存不释放。
IoTDB UDF概述 UDF（User Defined Function）即用户自定义函数。IoTDB提供多种内建函数及自定义函数来满足用户的计算需求。 UDF类型 IoTDB支持的UDF函数的类型如表1所示。 表1 UDF函数类型 UDF分类 描述 UDTF（User Defined
MRS支持什么类型的分布式存储？ 问： MRS集群支持什么类型的分布式存储？有哪些版本？ 答： MRS集群内使用主流的大数据Hadoop，目前支持Hadoop 3.x版本，并且随集群演进更新版本。 同时MRS也支持用户将数据存储在OBS服务中，使用MRS集群仅作数据计算处理的存算分离模式。
有的第三方分析可视化系统可以轻松与它集成对接。 同时ClickHouse使用了关系模型，所以将构建在传统关系型数据库或数据仓库之上的系统迁移到ClickHouse的成本会变得更低。 数据分片与分布式查询 ClickHouse集群由1到多个分片组成，而每个分片则对应了ClickHo
静态存储策略 当前存储策略 根据HDFS的文档访问频率、重要性，为HDFS目录指定存储策略，例如ONE_SSD、ALL_SSD等，此目录下的文件可被迁移到相应存储介质上保存。 动态存储策略 为HDFS目录设置规则，系统可以根据文件的最近访问时间、最近修改时间自动修改存储策略、修改文件副本数、
cluster_name：集群名称，在对分布式表执行读写的过程中，使用集群的配置信息查找对应的ClickHouse实例节点。 database_name：数据库名称。 table_name：数据库下对应的本地表名称，用于将分布式表映射到本地表上。 sharding_key：分片键（可选参数），分布式表会按照这个规则，将数据分发到各个本地表中。
从6和7回显中获取分区的分布信息和节点信息，在当前目录下创建执行重新分配的json文件。 以迁移的是Broker_ID为6的节点的分区为例，迁移到"/srv/BigData/hadoop/data1/kafka-logs”，完成迁移所需的json配置文件，内容如下。 {"partitions":[{"topic":
户共享缓存，该文件夹应具有必需的权限（如在给定目录中创建，读写缓存文件）。 /tmp dfs.client.failover.activeinfo.share.io.timeout.sec 控制超时的可选配置。用于在读取或写入缓存文件时获取锁定。如果在该时间内无法获取缓存文件上的
户共享缓存，该文件夹应具有必需的权限（如在给定目录中创建，读写缓存文件）。 /tmp dfs.client.failover.activeinfo.share.io.timeout.sec 控制超时的可选配置。用于在读取或写入缓存文件时获取锁定。如果在该时间内无法获取缓存文件上的
实时OLAP 实时OLAP场景介绍 离线数据加载：通过CDM将Hive外表数据迁移到Doris 离线数据加载：通过Doris Catalog读取Hive外表数据并写入Doris 离线数据加载：通过Doris Catalog读取RDS-MySQL数据并写入Doris 离线数据加载：
org/licenses/gpl.html> This is free software: you are free to change and redistribute it. There is NO WARRANTY, to the extent permitted by law. Type
据插入到分布式表，分布式表引擎会按轮训算法将数据发送到各个分片。 该键是写分布式表保证数据均匀分布在各分片的唯一方式。 规则 不建议写分布式表。 由于分布式表写数据是异步方式，客户端SQL由Balancer路由到一个节点之后，一批写入数据会先落入写入的节点，随后根据分布式表sch
设置Loader作业分组的编辑权限 （包括修改作业分组的名称、删除指定分组、在指定分组下创建作业的权限、从外部将作业批量导入到指定分组的权限、将其他分组的作业迁移到指定分组的权限） 在“权限”的表格中选择“ Loader > 作业分组”。 在指定作业分组的“权限”列，勾选“分组编辑”。 设置Loader作业分组下所有作业的编辑权限
设置Loader作业分组的编辑权限 （包括修改作业分组的名称、删除指定分组、在指定分组下创建作业的权限、从外部将作业批量导入到指定分组的权限、将其他分组的作业迁移到指定分组的权限） 在“权限”的表格中选择“ Loader > 作业分组”。 在指定作业分组的“权限”列，勾选“分组编辑”。 设置Loader作业分组下所有作业的编辑权限
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。 停止集群业务及相关服务 如果您的集群涉及到Kafka业务，请先停止所有向Kafka中生产数据
json --execute 在expand-cluster-reassignment.json文件中描述该Topic的Partition迁移到哪些Broker。其中json文件中的内容格式为：{"partitions":[{"topic": "topicName","partition":
ka的DeathWatch机制处理。当TaskManager失败后，由JobManager负责创建一个新TaskManager，并把业务迁移到新的TaskManager上。 JobManager恢复 Flink的JobManager与Yarn的Application Master
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