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否，执行10。 在hbase shell中执行以下命令打开负载均衡功能，并查看是否成功打开。 balance_switch true balancer_enabled 建议打开和手动触发负载均衡操作在业务低峰期进行。 执行以下命令手动触发负载均衡。 balancer 执行完均衡后，等待一段时间，再登录FusionInsight
（普通模式）请跳过该操作） 执行以下命令查看负载均衡功能是否打开。 hbase shell balancer_enabled 若执行结果为“true”则表示已打开负载均衡功能。 是，执行20。 否，执行18。 执行以下命令打开负载均衡功能，并确认是否成功打开。 balance_switch
执行以下命令打开HBase负载均衡功能，并确认是否成功打开。 hbase shell balance_switch true balancer_enabled 执行结果为“true”表示负载均衡功能已打开。 执行balancer命令手动触发负载均衡。 建议打开和手动触发负载均衡操作在业务低峰期进行。
执行以下命令打开负载均衡功能，并查看是否成功打开。 hbase shell balance_switch true balancer_enabled 执行结果为“true”表示负载均衡功能已打开。 执行balancer命令手动触发负载均衡。 建议打开和手动触发负载均衡操作在业务低峰期进行。
写入接口性能由高到低排序如下： insertTablets（多设备多行同列） > insertTablet（单设备多行同列） > insertRecordsOfOneDevice （单设备多行不同列） > insertRecords(Object value) （多设备多行不同列） > insertRecords(String
SQL可以选择使用MR引擎执行。 可靠性增强。Hue自身主备部署。Hue与HDFS、Oozie、Hive、Yarn等对接时，支持Failover或负载均衡工作模式。 父主题： Hue
有的消费者实例都属于同样的消费组，它们就以传统队列负载均衡方式工作。如上图中，Consumer1与Consumer2之间为负载均衡方式；Consumer3、Consumer4、Consumer5与Consumer6之间为负载均衡方式。如果消费者实例都属于不同的消费组，则消息会被广
配置用户在具有读和执行权限的目录中创建外表 配置基于HTTPS/HTTP协议的REST接口 配置Hive Transform功能开关 切换Hive执行引擎为Tez Hive负载均衡 配置Hive单表动态视图的访问控制权限 配置创建临时函数的用户不需要具有ADMIN权限 配置具备表select权限的用户可查看表结构
配置用户在具有读和执行权限的目录中创建外表 配置基于HTTPS/HTTP协议的REST接口 配置Hive Transform功能开关 切换Hive执行引擎为Tez Hive负载均衡 配置Hive单表动态视图的访问控制权限 配置创建临时函数的用户不需要具有ADMIN权限 配置具备表select权限的用户可查看表结构
uce中，每个Reduce做聚合操作，并输出结果，这样的处理会使相同的Group By Key可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡，第二个Job再根据预处理的结果按照Group By Key分发到Reduce中完成最终的聚合操作。 Count Distinct聚合问题
发挥MPP查询时并行计算能力，避免数据在shard间倾斜计算出现木桶效应，导致SQL查询性能较差。 可通过弹性负载均衡（Elastic Load Balance，简称ELB）访问ClickHouse，来实现数据均匀。 Shard内数据副本高可靠存储 数据写入单shard中的一个副
uce中，每个Reduce做聚合操作，并输出结果，这样的处理会使相同的Group By Key可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡，第二个Job再根据预处理的结果按照Group By Key分发到Reduce中完成最终的聚合操作。 Count Distinct聚合问题
过200。 部署负载均衡组件，查询基于负载均衡组件进行，避免单点查询压力太大影响性能。 ClickHouse支持连接集群中的任意节点查询，如果查询集中到一台节点，可能会导致该节点的压力过大并且可靠性不高。建议使用ClickHouseBalancer或者其他负载均衡服务，均衡查询负载，提升可靠性。
%，即配置此参数为80。 90 本地磁盘 由于本地磁盘会提供给MapReduce写job执行的中间结果，数据量大。因此配置的原则是磁盘尽量多，且磁盘空间尽量大，单个达到百GB以上规模更合适。简单的做法是配置和data node相同的磁盘，只在最下一级目录上不同即可。 多个磁盘之间使用逗号隔开。
%，即配置此参数为80。 90 本地磁盘 由于本地磁盘会提供给MapReduce写job执行的中间结果，数据量大。因此配置的原则是磁盘尽量多，且磁盘空间尽量大，单个达到百GB以上规模更好。简单的做法是配置和data node相同的磁盘，只在最下一级目录上不同即可。 多个磁盘之间使用逗号隔开。
色同名，因此将DataNode更名为IoTDBServer，如图2所示。 ConfigNode：管理角色，负责DataNode数据分片，负载均衡等。 IoTDBServer（DataNode）：存储角色，负责数据存储、查询和写入等功能。 图2 IoTDB分布式架构 IoTDB原理
group)有多个consumer先后启动，就是一个消费者组内有多个consumer同时消费多个partition数据，consumer端也会有负载均衡（consumer个数小于partitions数量时）。 consumer实际上是靠存储在zk中的临时节点来表明针对哪个topic的哪个
理平面）服务，即OMS LDAP LDAP2 部署在集群中的LdapServer（业务平面）服务 Kerberos1访问LDAP数据：以负载均衡方式访问主备LDAP1两个实例和双备LDAP2两个实例。只能在主LDAP1主实例上进行数据的写操作，可以在LDAP1或者LDAP2上进行数据的读操作。
Agent1，2，3）负责处理日志，汇聚节点（Agent4）负责写入HDFS，每个收集节点的Agent可以选择多个汇聚节点，这样可以实现负载均衡。 图3 Flume级联结构图 Flume的架构和详细原理介绍，请参见：https://flume.apache.org/releases/1
行truncate table ${TableName},drop table ${TableName}时失败。 原因分析 删除文件操作是单线程串行执行的，Hive分区数过多导致在元数据数据库会保存大量元数据信息，在执行删表语句时删除元数据就要用很长时间，最终在超时时间内删除不完，就会导致操作失败。
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