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安全认证存在缓慢内存泄露。 数据盘误隔离，导致数据异常。 资源关闭异常导致僵尸进程。 system.build_options包含用户提交信息。 集群实例间的CPU负载不均衡。 解决Flume问题： 使用TaildirSource读取文件在节点inode重复场景下会造成少读文件或者读取文件不全。 Flum
当JDBCServer进程停止时，删除在ZooKeeper上的相应节点。 由于客户端选择服务端的策略是随机的，可能会出现会话随机分配不均匀的情况，进而可能引起实例间的负载不均衡。 实例进入维护模式（即进入此模式后不再接受新的客户端连接）后，当达到退服超时时间，仍在此实例上运行的业务有可能会发生失败。 URL连接介绍
RegionServer是HBase集群运行在每个工作节点上的服务。一方面维护Region的状态，提供对于Region的管理和服务；另一方面，上传Region的负载信息，参与Master的分布式协调管理。 时间戳 用于索引同一份数据的不同版本，时间戳的类型是64位整型。时间戳可以由HBase在数据写入时自动赋值或者由客户显式赋值。
Group的情况下，一个SubTask是部署在一个slot上的。即使开启了Slot Sharing Group，大部分情况下Slot中拥有的SubTask也是负载均衡的。所以可以理解为TM上的Slot个数代表了上面运行的任务线程数。 合理的Slots数量应该和CPU核数相同，在使用超线程时，每个Slot将占用2个或更多的硬件线程。
com"; 安全集群在Zookeeper认证时是通过四字命令获取Zookeeper服务端的principal，在Zookeeper实例高负载或者实例不稳定时，会由于无法使用四字命令获取服务端的principal导致认证失败，需要通过客户端把该值传入环境中使用，避免认证失败的问题。
hoodie.bloom.index.parallelism 索引查找的并行度，其中涉及Spark Shuffle。 默认情况下，根据输入的工作负载特征自动计算的。 0 hoodie.bloom.index.prune.by.ranges 为true时，从文件框定信息，可以加快索引查找的速度。
件，检索日志文件太多导致检索无结果的问题。 解决ClickHouse新扩节点，权限同步不完全的问题。 解决ClickHouseServer负载不均衡，ClickHouseServer实例CPU高的问题。 解决ClickHouse集群中Manager从ClickHouse节点下载数据时一直失败，报错failed
启用并行数据读取功能将基于节点分布和“max-splits”参数值来确定实际的split数。 并行读取将与数据源创建多个连接，被依赖的数据源应当具备支持负载的能力。 false split-type 并行数据读取类型 NODE：基于GaussDB数据源DN节点划分并行度 PARTITION：基于表分区划分并行度
节点组数量总和小于等于10个。 管控分设 管理角色和控制角色分别部署在不同的Master节点中，数据实例合设在同一节点组。该部署方式适用于100-500个节点，在高并发负载情况下表现更好。 Master节点数量大于等于5个，小于等于11个。 节点组数量总和小于等于10个，非Master节点组中节点数量总和小于等于10000个。
T DISTINCT都在user_id列上。Flink可以只使用一个共享状态实例，而不是三个状态实例，以减少状态访问和状态大小，在某些工作负载下可以获得显著的性能提升。 拆分distinct聚合优化聚合中数据倾斜 通过两阶段聚合能消除常规的数据倾斜，但是处理distinct聚合时
Source&Channel、Channel&Sink之间的事务机制。 Sink Processor支持配置failover、load_blance机制，例如负载均衡示例如下，详细参考http://flume.apache.org/releases/1.9.0.html。 server.sinkgroups=g1
khouse.tech/docs/en/engines/table-engines。 MergeTree系列引擎 MergeTree用于高负载任务的最通用和功能最强大的表引擎，其主要有以下关键特征： 基于分区键（partitioning key）的数据分区分块存储 数据索引排序（基于primary
控分设模板，管理角色和控制角色分别部署在不同的Master节点中，数据实例合设在同一节点组。该部署方式适用于100-500个节点，在高并发负载情况下表现更好。 mgmt_control_data_separated_v2：数据分设模板，管理角色和控制角色分别部署在不同的Maste
khouse.tech/docs/en/engines/table-engines。 MergeTree系列引擎 MergeTree用于高负载任务的最通用和功能最强大的表引擎，其主要有以下关键特征： 基于分区键（partitioning key）的数据分区分块存储 数据索引排序（基于primary
oTDB特指其中的时间序列数据库组件。 图3 IoTDB结构 用户可以通过JDBC/Session将来自设备传感器上采集的时序数据和服务器负载、CPU内存等系统状态数据、消息队列中的时序数据、应用程序的时序数据或者其他数据库中的时序数据导入到本地或者远程的IoTDB中。用户还可以
oTDB特指其中的时间序列数据库组件。 图2 IoTDB结构 用户可以通过JDBC/Session将来自设备传感器上采集的时序数据和服务器负载、CPU内存等系统状态数据、消息队列中的时序数据、应用程序的时序数据或者其他数据库中的时序数据导入到本地或者远程的IoTDB中。用户还可以
控分设模板，管理角色和控制角色分别部署在不同的Master节点中，数据实例合设在同一节点组。该部署方式适用于100-500个节点，在高并发负载情况下表现更好。 mgmt_control_data_separated_v2：数据分设模板，管理角色和控制角色分别部署在不同的Maste
行内存映射会有高开销。 2m PORT 表21 参数说明 参数 描述 默认值 spark.ui.port 应用仪表盘的端口，显示内存和工作负载数据。 JDBCServer2x：4040 SparkResource2x：0 spark.blockManager.port 所有Blo
行内存映射会有高开销。 2m PORT 表21 参数说明 参数 描述 默认值 spark.ui.port 应用仪表盘的端口，显示内存和工作负载数据。 JDBCServer2x：4040 SparkResource2x：0 spark.blockManager.port 所有Blo
约束与限制 使用MRS前，您需要认真阅读并了解以下使用限制。 MRS集群创建限制 表1 MRS集群创建约束说明 限制项 说明 网络要求 MRS集群必须创建在VPC子网内。 创建MRS集群时，支持自动创建安全组，也可选择已有的安全组。 MRS集群使用的安全组请勿随意放开权限，避免被恶意访问。
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