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”。 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。
Spark SQL性能调优 Spark SQL join优化 优化数据倾斜场景下的Spark SQL性能 优化小文件场景下的Spark SQL性能 Spark INSERT SELECT语句调优 配置多并发客户端连接JDBCServer 配置SparkSQL的分块个数 Spark动态分区插入场景内存优化
ALM-14038 Router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 Router堆内存使用大小和能够分配的最大堆内存大小，计算堆内存使用大小和能够分配的最大堆内存大小的比值得到堆内存使用率，并把实际的HDFS Router堆内存使用率和阈值相比较。HDFS
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。
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/。 此版本不包含开源社区中Phoenix二级索引特性。 父主题：
规划存储大量文件的HDFS系统容量，就是规划NameNode的容量规格和DataNode的容量规格，并根据容量设置参数。 容量规格 NameNode容量规格 在NameNode中，每个文件对象对应DataNode中的一个文件、目录或Block。 一个文件至少占用一个Block，默认每个Block大小为“
Flink CEP in SQL增强 SQL中的Flink CEP CloudStream扩展为允许用户在SQL中表示CEP查询结果以用于模式匹配，并在Flink引擎上对事件流进行评估。 SQL查询语法 通过MATCH_RECOGNIZE的SQL语法实现。MATCH_RECOGNIZE子句自Oracle
配置Hive SQL防御规则 登录FusionInsight 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Hive的SQL防御规则。 Hive 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
FlinkSQL Function增强 本章节适用于MRS 3.5.0及以后版本。 DATE_ADD函数 DATE_ADD函数用于返回指定日期增加目标天数后的日期。 参数说明 指定日期：数据类型为TIMESTAMP或者STRING（格式为：yyyy-MM-dd HH:mm:ss），支持参数为NULL的特殊情况。
SQL：直接运行手动输入的SQL语句。 Script：以加载HDFS或者OBS中的SQL脚本文件运行SQL。 SQL SQL语句 “SQL类型”参数为“SQL”时参数有效，请输入待运行的SQL语句，然后单击“检查”来检查SQL语句的正确性，确保输入语句正确。 如果同时需要提交多条语句并执行，使用“;”分隔不同语句。
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
Impala SQL接口介绍 Impala SQL提供对HiveQL的高度兼容性，详情请参见https://impala.apache.org/docs/build/html/topics/impala_langref.html。 父主题： Impala应用开发常见问题
Impala SQL接口介绍 Impala SQL提供对HiveQL的高度兼容性，详情请参见https://impala.apache.org/docs/build/html/topics/impala_langref.html。 父主题： Impala应用开发常见问题
spark.yarn.executor.memoryOverhead”中拿掉部分堆内存[~ 384 MB or 0.1 x 执行器内存]。 详细信息请参考常见配置Spark Executor堆内存参数。 父主题： CarbonData常见问题
Hive SQL逻辑优化 操作场景 在Hive上执行SQL语句查询时，如果语句中存在“(a&b) or (a&c)”逻辑时，建议将逻辑改为“a & (b or c)”。 样例 假设条件a为“p_partkey = l_partkey”，优化前样例如下所示： select
从零开始使用Spark SQL Spark提供类似SQL的Spark SQL语言操作结构化数据，本章节提供从零开始使用Spark SQL，创建一个名称为src_data的表，然后在src_data表中每行写入一条数据，最后将数据存储在“mrs_20160907”集群中。再使用SQL语句查询sr
从业务入手分析是否可以简化SQL，例如可以通过合并表去减少嵌套的层级和Join的次数。 如果业务需求对应的SQL无法简化，则需要配置DRIVER内存： 使用spark-submit或者spark-sql运行SQL语句，执行3。 使用spark-beeline运行SQL语句，执行4。 执行SQL语句时
传输服务从"spark.yarn.executor.memoryOverhead"中拿掉部分堆内存[~ 384 MB or 0.1 x 执行器内存]。 详细信息请参考常见配置Spark Executor堆内存参数。 父主题： CarbonData常见问题
Execution特性前，Spark SQL根据spark.sql.shuffle.partitions配置指定shuffle时的partition个数。此种方法在一个应用中执行多种SQL查询时缺乏灵活性，无法保证所有场景下的性能合适。开启Adaptive Execution后，Spark SQL将自动为每
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Spark的SQL防御规则。 Spark 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
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