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cipher.list”配置项的值，否则以HTTPS访问不了Yarn。单击“保存”，单击“确定”，保存完成后重启该服务。 TLSv1协议存在安全漏洞，请谨慎使用。 操作步骤 获取运行在Yarn上的任务的具体信息。 命令： curl -k -i --negotiate -u : "htt
重不一致。 需要重新设计key，以更小粒度的key使得task大小合理化。 修改并行度。 优化数据结构 把数据按列存放，读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时，通过设置spark.shuffle.consolidateFiles为true，来合并shuf
重不一致。 需要重新设计key，以更小粒度的key使得task大小合理化。 修改并行度。 优化数据结构 把数据按列存放，读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时，通过设置spark.shuffle.consolidateFiles为true，来合并shuf
个文件中的记录总数约为130K。 默认值（60000）大约是此近似值的一半。 注意： 将此值设置的太低，将产生很多误报，并且索引查找将必须扫描比其所需的更多的文件；如果将其设置的非常高，将线性增加每个数据文件的大小（每50000个条目大约4KB）。 60000 hoodie.index
购买时，“防护主机数量”需跟MRS集群中的节点数量保持一致。 图3 防护主机数量 步骤二 安装Agent Linux版本 Windows版本 Agent是用于执行检测任务，全量扫描主机，实时监测主机的安全状态。 步骤三 开启主机防护 开启主机安全防护时，按照一台主机对应一个配额的关系进行绑定，只有绑定配额的主机才能正常防护。
重不一致。 需要重新设计key，以更小粒度的key使得task大小合理化。 修改并行度。 优化数据结构 把数据按列存放，读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时，通过设置spark.shuffle.consolidateFiles为true，来合并shuf
cipher.list”配置项的值，否则以HTTPS访问不了Yarn。单击“保存”，单击“确定”，保存完成后重启该服务。 TLSv1协议存在安全漏洞，请谨慎使用。 操作步骤 获取运行在Yarn上的任务的具体信息。 命令： curl -k -i --negotiate -u : "htt
据分布均匀和查询吞吐均衡。 数据均匀是为了避免某些桶的数据存在倾斜影响数据均衡和查询效率。 查询吞吐利用查询SQL的分桶剪裁优化避免了全桶扫描，以提升查询性能。 分桶列的选取：优先考虑数据较为均匀且常用于查询条件的列作为分桶列。 可使用以下方法分析是否会导致数据倾斜： SELECT
合理的时间值。 1296000 yarn.log-aggregation.retain-check-interval-seconds 设置扫描HDFS保存的Container聚合日志的间隔时间。单位：秒。 设置为-1或0时，间隔时间将为“yarn.log-aggregation.
taging目录下文件 否 MR任务日志丢失 /tmp/hadoop-yarn/staging/history/done 固定目录 周期性扫描线程定期将done_intermediate的日志文件转移到done目录 否 MR任务日志丢失 /tmp/mr-history 固定目录 存储预加载历史记录文件的路径
在SQL前加explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers)分析执行计划，发现执行时需要全表扫描。 查看索引，发现不满足最左匹配原则。 处理步骤 重建索引。 su - omm gsql -p 20051 -U omm -W password
mpala作为代理连接Kudu进行数据操作。 Impala与HBase间的关系 Impala表默认使用存储在HDFS上的数据文件，便于全表扫描的批量加载和查询。但是，HBase可以提供对OLTP样式组织的数据的便捷高效查询。 父主题： 组件介绍
setBlockCacheEnabled(false); HBase不支持条件查询和Orderby等查询方法，存储按照字典排序，读取只支持Rowkey扫描 设计时应避免HBase随机查找、排序的应用场景。 业务表设计建议 预分Region，使Region分布均匀，提高并发 避免过多的热点Re
合理的时间值。 1296000 yarn.log-aggregation.retain-check-interval-seconds 设置扫描HDFS保存的Container聚合日志的间隔时间。单位：秒。 设置为-1或0时，间隔时间将为“yarn.log-aggregation.
在通常的join/in/not in时候，需要在前面添加Global关键字，避免查询放大问题。 数据查询建议 建议查询指定分区 通过指定分区字段会减少底层数据库扫描的文件数量，提升查询性能，实际经验：700个分区的千列大表，需要查询一个分区中有7000万数据，其他699个分区中无数据，虽然只有一个分区
dropPartitionsInBatch.limit”控制，默认1000），会先于防御规则拦截。 熔断规则存在统计误差，例如规则running_0004，扫描数据量阈值配置10GB，但是因为判断周期和任务并发影响，可能在15GB甚至更高才进行熔断。 熔断规则存在边界效应，例如某个Job直到最后几
TextImporter: Total: imported 6 data points in 0.012s (504.0 points/s) 扫描OpenTSDB的指标数据 tsdb命令可以使用“tsdb query”命令批量查询导入的指标数据，例如执行tsdb query 0 1h-ago
ClickHouse是一款使用列式存储的数据库，数据按列进行组织，属于同一列的数据会被保存在一起，列与列之间也会由不同的文件分别保存。 在执行数据查询时，列式存储可以减少数据扫描范围和数据传输时的大小，提高了数据查询的效率。 例如在传统的行式数据库系统中，数据按如下表1顺序存储： 表1 行式数据库 row ID Flag
用户管理 检查用户密码是否将要过期并通知修改。“机机用户”用户修改密码需要重新下载keytab文件。 分析告警 导出指定周期内产生的告警并分析。 扫描磁盘 对磁盘健康状态进行检查，建议使用专门的磁盘检查工具。 统计存储 分批次排查集群节点磁盘数据是否均匀存储，筛选出明显数据增加或不足的硬盘，并确认硬盘是否正常。
ation，and Loading）操作。对庞大的数据集查询需要耗费大量的时间去处理，在许多场景下，可以通过建立Hive分区方法减少每一次扫描的总数据量，这种做法可以显著地改善性能。 Hive的分区使用HDFS的子目录功能实现，每一个子目录包含了分区对应的列名和每一列的值。当分区
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