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恢复IoTDB业务数据 操作场景 在用户意外修改、删除或需要找回数据时，系统管理员对IoTDB进行重大操作（如升级、重大数据调整等）后，系统数据出现异常或未达到预期结果，模块全部故障无法使用，或者迁移数据到新集群的场景中，需要对IoTDB进行恢复数据操作。 系统管理员可以通过FusionInsight
本工程使用JDBC接口连接Hive，在Hive中执行相关数据操作。使用JDBC接口实现创建表、加载数据、查询数据等功能，还可实现在同一个客户端进程内同时访问FusionInsight ZooKeeper和第三方的ZooKeeper，相关样例介绍请参见Hive JDBC访问样例程序。
ir_backup_20220222222222'); 注意事项 命令只清理无效的parquet文件。 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 CALL COMMAND语法说明
的数据分析。 图1 Presto架构 Presto分布式地运行在一个集群中，包含一个Coordinator和多个Worker进程，查询从客户端（例如CLI）提交到Coordinator，Coordinator进行SQL的解析和生成执行计划，然后分发到多个Worker进程上执行。
使用root用户登录ClickHouse客户端节点，创建运行目录，例如“/opt/test”，在IDEA的“target”目录下获取带有“-with-dependencies”的jar包，并将jar包和idea中conf文件夹一同上传到“/opt/test”目录，如： 执行如下命令，配置环境变量并运行jar包：
、oracle-partition-connector、mysql-fastpath-connector），输入配置连接参数，单击“测试”验证连接是否可用，待提示“测试成功”后单击“确定”。 与关系数据库连接时，可以选择通用数据库连接器（generic-jdbc-connecto
、oracle-partition-connector、mysql-fastpath-connector），输入配置连接参数，单击“测试”验证连接是否可用，待提示“测试成功”后单击“确定”。 与关系数据库连接时，可以选择通用数据库连接器（generic-jdbc-connecto
t_lost?repair=true （ 192.168.67.78为异常的BE节点IP地址，29986为BE的HTTP Server的服务端口，可在Manager的Doris配置界面搜索“webserver_port”查看。 执行以下命令，获取DetailCmd。 show tablet
“Porcedure信息”的值是否以“DeleteStorageGroupProcedure”开头。 是，表示删除存储组失败，执行6。 否，执行7。 重新尝试在IoTDB客户端删除“Porcedure信息”中显示的存储组，删除成功该告警将自动清除，否则执行7。 收集故障信息。 选择“集群 > 服务 > IoTDB
Job(Configuration conf, String jobName)，Job(Configuration conf) 新建一个MapReduce客户端，用于配置作业属性，提交作业。 setMapperClass(Class<extends Mapper> cls) 核心接口，指定MapR
需对业务量很大的HDFS进行很频繁且很多的操作，则为此用户设置较大的句柄数，避免出现以上错误。 使用root用户登录集群所有节点机器或者客户端机器的操作系统，并进入“/etc/security”目录。 执行如下命令编辑“limits.conf”文件。 vi limits.conf
resourcemanager.connect.retry-interval.ms，即重试次数=连接RM的等待时间最大值/重试连接RM的时间频率。 在Spark客户端机器中，通过修改“conf/yarn-site.xml”文件，添加并配置“yarn.resourcemanager.connect.max-wait
'eliminate-state.right.threshold'='4') */ t3 on a2 = a3 方式二：通过在“客户端安装路径/Flink/flink/conf/flink-conf.yaml”全局配置使用 table.exec.join.eliminate-state
Metadata组件提供元数据服务。 Hive与Spark的关系 Hive支持使用Spark作为执行引擎，当执行引擎切换为Spark后，客户端下发的Hive SQL在Hive端进行逻辑层处理和生成物理执行计划，并将执行计划转换成RDD语义下的DAG，最后将DAG作为Spark的任
Job(Configuration conf, String jobName)，Job(Configuration conf) 新建一个MapReduce客户端，用于配置作业属性，提交作业。 setMapperClass(Class<extends Mapper> cls) 核心接口，指定MapR
Job(Configuration conf, String jobName)，Job(Configuration conf) 新建一个MapReduce客户端，用于配置作业属性，提交作业。 setMapperClass(Class<extends Mapper> cls) 核心接口，指定MapR
Level1的SSL文件总大小，启用SPINNING_DISK_OPTIMIZED_HIGH_MEM时，默认值是“1GB” state.backend.rocksdb.compaction.level.target-file-size-base 64MB Level1+的SSL文件大小
系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 磁盘容量不足会导致Kafka写入数据失败。 可能原因 用于存储Kafka数据的磁盘配置（如磁盘数目、磁盘大小等），无法满足当前业务数据流量，导致磁盘使用率达到上限。 数据保存时间配置过长，数据累积达到磁盘使用率上限。 业务规划不合
工程，选择“Run MultiComponentLocalRunner.main()”运行应用工程。 如果集群开启了ZooKeeper SSL，则运行该样例前，需要检查配置文件mapred-site.xml（准备运行环境配置文件中样例工程的“conf”配置文件目录中获取）的配置项“mapreduce
解决Hive元数据库查询网络阻塞问题 解决MRS对接DCS做缓存，缓存键一天多次被清空问题 解决CBG访问OBS概率性无权限问题 解决长时间使用客户端出现死锁问题 解决Yarn运行偶现RM主备切换问题 解决Spark SQL外表动态分区执行insert overwrite报错问题 解决周期清理任务清理
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