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的数据量很大，需要考虑机器的内存，避免内存溢出。 数据压缩算法的选择，建议使用默认的lz4压缩算法。 ClickHouse提供了两种数据压缩方式供选择：LZ4和ZSTD。 默认的LZ4压缩方式，会提供更快的执行效率，但是同时，要付出较多的磁盘容量占用的代价。 ReplacingM
Manager，选择“集群 > SQL防御”，打开SQL防御页面。 参考添加MRS SQL防御规则添加针对Doris的SQL防御规则。 Doris SQL引擎支持的各类型SQL防御规则可参考MRS SQL防御规则。 例如添加一条规则ID为“static_0001”，SQL语句中count d
SQL操作Hudi。 不支持在Spark2x的客户端执行Spark SQL操作Hudi，支持在Spark3.1.1及之后版本的客户端执行Spark SQL操作Hudi。 不支持在Hive、Hetu引擎中写hudi表，以及修改hudi表结构，仅支持读。 由于SQL的KeyGenerator默认是org
”。 使用omm用户登录告警的FE节点后台，执行"top"查看进程使用内存情况，找到占用较高的内存的进程，检查是否是本服务的进程，是否合理。 是，执行3 否，对此进程进行隔离、关闭或调整内存大小，并观察机器内存是否被释放出。 重启受影响的服务或实例，观察界面告警是否清除。 是，处理完毕。
NameNode堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测HDFS NameNode堆内存使用率，并把实际的HDFS NameNode堆内存使用率和阈值相比较。HDFS NameNode堆内存使用率指标默认提供一个阈值范围。当HDFS NameNode堆内存使用率超出阈值范围时，产生该告警。
获取SQL结果 功能介绍 在MRS集群中查询SparkSql和SparkScript两种类型作业的SQL语句运行完成后返回的查询结果。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/j
DataNode非堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测HDFS DataNode非堆内存使用率，并把实际的HDFS DataNode非堆内存使用率和阈值相比较。HDFS DataNode非堆内存使用率指标默认提供一个阈值范围。当HDFS DataNode非堆内存使用率超出阈值范围时，产生该告警。
NameNode内存使用率超过阈值（2.x及以前版本） 告警解释 系统每30秒周期性检测HDFS NameNode内存使用率，并把实际的HDFS NameNode内存使用率和阈值相比较。HDFS NameNode内存使用率指标默认提供一个阈值范围。当HDFS NameNode内存使用率超出阈值范围时，产生该告警。
DataNode内存使用率超过阈值（2.x及以前版本） 告警解释 系统每30秒周期性检测HDFS DataNode内存使用率，并把实际的HDFS DataNode内存使用率和阈值相比较。HDFS DataNode内存使用率指标默认提供一个阈值范围。当HDFS DataNode内存使用率超出阈值范围时，产生该告警。
NameNode非堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测HDFS NameNode非堆内存使用率，并把实际的HDFS NameNode非堆内存使用率和阈值相比较。HDFS NameNode非堆内存使用率指标默认提供一个阈值范围。当HDFS NameNode非堆内存使用率超出阈值范围时，产生该告警。
JobHistoryServer堆内存使用率过高，会影响Mapreduce 服务日志归档的性能，甚至造成内存溢出导致Mapreduce服务不可用。 可能原因 该节点Mapreduce JobHistoryServer实例堆内存使用量过大，或分配的堆内存不合理，导致使用量超过阈值。 处理步骤 检查内存使用量。
提交Spark任务时Driver端提示运行内存超限 问题背景与现象 运行内存超限导致提交Spark任务失败。 原因分析 在Driver日志中直接打印申请的executor memory超过集群限制。 ... INFO Client: Verifying our application
配置HetuEngine SQL诊断功能 HetuEngine SQL诊断功能介绍 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，提升在线SQL运维能力，自动加速在线SQL分析任务，开启SQL诊断能力后，系统可实现如下能力： 自
conf”中，设置“spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold”的值。 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold = <size> 利用Hive CLI命令，设置阈值。在运行Join操作时，提前运行下面语句： SET spark.sql.aut
Hudi在upsert时占用了临时文件夹中大量空间 问题 Hudi在upsert时占用了临时文件夹中大量空间。 回答 当UPSERT大量输入数据时，如果数据量达到合并的最大内存时，Hudi将溢出部分输入数据到磁盘。 如果有足够的内存，请增加spark executor的内存和添加“hoodie
NodeManager非堆内存使用率过高，会影响Yarn任务提交和运行的性能，甚至造成内存溢出导致Yarn服务不可用。 可能原因 该节点Yarn NodeManager实例非堆内存使用量过大，或分配的非堆内存不合理，导致使用量超过阈值。 处理步骤 检查非堆内存使用量。 在FusionInsight
Sqlline接口介绍 用户可以直接使用sqlline.py在服务端对HBase进行SQL操作。 Phoenix的sqlline接口与开源社区保持一致。 详情请参见http://phoenix.apache.org/。 父主题： HBase对外接口介绍
（可选）如果需要立即进行作业开发，可以在作业开发界面进行作业配置。 新建Flink SQL作业 在作业开发界面进行作业开发。 可以单击上方“语义校验”对输入内容校验，单击“SQL格式化”对SQL语句进行格式化。 作业SQL开发完成后，请参考表1设置基础参数，还可根据需要设置自定义参数，然后单击“保存”。
Sqlline接口介绍 可以直接使用sqlline.py在服务端对HBase进行SQL操作。Phoenix的sqlline接口与开源社区保持一致，请参见http://phoenix.apache.org/。 Sqlline常用语法见表1，常用函数见表2，命令行使用可以参考Phoenix命令行操作介绍章节。
配置Flink SQL Client支持SQL校验功能 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 配置Flink SQL Client支持SQL校验功能方法 通过SQL Client进行SQL作业开发时，支持进入校验模式校验SQL语法正确性。校验模式下执行SQL命令不会启动Flink
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