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Filter_Condition(NonIndexCol1) 针对多个列创建的联合索引场景下： 当查询时使用的列（多个），是联合索引所有对应列的一部分或者全部，且列的顺序与联合索引一致时，此索引会被利用来提升查询性能。 例如，针对C1、C2、C3列创建了联合索引，生效的场景包括： Filter_Condition(IndexCol1)
在权限管理中，为了方便用户使用，授予数据库下表的任意权限将自动关联该数据库目录的HDFS权限。为了避免产生性能问题，取消表的任意权限，系统不会自动取消数据库目录的HDFS权限，但对应的用户只能登录数据库和查看表名。 如果为角色添加或删除数据库的查询权限，数据库中的表也将自动添加或删除查询权限。 MRS
磁盘状态区包含了该主机所有为集群配置的磁盘分区，并显示每个磁盘分区的使用情况。 实例列表区 实例列表区显示了该主机所有安装的角色实例，并显示每个角色实例的状态，单击角色实例名称后的日志文件，可在线查看该实例对应日志文件内容。 告警和事件的历史记录 告警和事件的历史记录区显示了当前主机上报的关键告警与事件记录，系统最多可显示20条历史记录。
执行Kafka Topic创建操作时发现无法创建提示“NoNode for /brokers/ids” 问题背景与现象 在使用Kafka客户端命令创建Topic时，发现Topic无法被创建。 kafka-topics.sh --create --replication-factor
@bdpsit3ap03 ~]# MRS集群中的用户管理由LDAP服务管理提供，又依赖于操作系统的sssd或nscd服务，用户的建立到同步到sssd服务需要一定时间，如果此时用户没有生效，或者sssd版本存在bug的情况下，某些情况下在ZooKeeper节点会出现用户无效的情况，导致创建Topic异常。
事件ID 事件信息的ID。 事件名称 事件信息的名称。 事件级别 事件级别。分为紧急、重要、次要、提示四个级别。 产生时间 事件产生的时间。 对象 事件可能的原因提示。 序列号 系统产生的事件计数。 定位信息 定位事件的详细信息。主要包含以下信息： 来源：产生事件的集群名称 服务名：产生事件的服务名称
Filter_Condition(NonIndexCol1) 针对多个列创建的联合索引场景下： 当查询时使用的列（多个），是联合索引所有对应列的一部分或者全部，且列的顺序与联合索引一致时，此索引会被利用来提升查询性能。 例如，针对C1、C2、C3列创建了联合索引，生效的场景包括： Filter_Condition(IndexCol1)
Filter_Condition(NonIndexCol1) 针对多个列创建的联合索引场景下： 当查询时使用的列（多个），是联合索引所有对应列的一部分或者全部，且列的顺序与联合索引一致时，此索引会被利用来提升查询性能。 例如，针对C1、C2、C3列创建了联合索引，生效的场景包括： Filter_Condition(IndexCol1)
conf）。user.keytab和krb5.conf文件为安全模式下的认证文件，需要在FusionInsight Manager中下载principal用户的认证凭证，样例代码中使用的用户为：sparkuser，需要修改为准备好的开发用户。 打包项目 将user.keytab、krb5.conf
Filter_Condition(NonIndexCol1) 针对多个列创建的联合索引场景下： 当查询时使用的列（多个），是联合索引所有对应列的一部分或者全部，且列的顺序与联合索引一致时，此索引会被利用来提升查询性能。 例如，针对C1、C2、C3列创建了联合索引，生效的场景包括： Filter_Condition(IndexCol1)
HBase客户端一次写入、更新或删除的数据条数阈值，超过此阈值时会记录日志。 增大此参数的值。 hbase.client.scanner.warning.threshold.scanning.ratio HBase客户端单个Scan的Caching过大时（默认为最大值的40%），超过此阈值时会记录日志。
数据。 原理：每次poll的数据处理完后才提交offset，如果poll数据后的处理时长超出了session.timeout.ms的设置时长，此时发生rebalance导致本次消费失败，已经消费数据的offset无法正常提交，所以下次重新消费时还是在旧的offset消费数据，从而导致消费数据重复。
可以调度特定用户的查询首先获取到资源。 两个用户分配不同的资源组，重要的任务可以分配到权重高或优先级高的资源组，调度策略由schedulingPolicy配置，不同的调度策略，会有不同的资源分配顺序。 对于即席查询和批量查询，可以根据不同的SQL类型进行更合理的资源分配。 可以对
在弹窗“IAM用户同步”的“待同步”页面，搜索需要同步IAM用户所在的用户组，单击对应的用户组名称。在“用户”中勾选需要同步的IAM用户，单击“同步”。 如需同步所有的用户，在“待同步”中勾选“全部同步”即可。 如只勾选“用户组”，该用户组下的用户不会同步，必须勾选“用户组”下对应的用户名称才能同步。
来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 用户名 产生告警的用户名。 对系统的影响 当同一个用户连接数太多时，产生告警的用户将无法与Broker建立新的连接。 可能原因 客户端使用同一个用户建立的连接个数超过设定阈值。
可选参数，为本次执行的作业配置相关优化参数（例如线程、内存、CPU核数等），用于优化资源使用效率，提升作业的执行性能。 HiveSql作业常用的运行程序参数如表2所示，可根据执行程序及集群资源情况进行配置。 - 服务配置参数 可选参数，用于为本次执行的作业修改服务配置参数。 该参数的修改仅适
在异构集群中，需要分配一些特定的具有高可靠性的节点用以存放重要的商业数据，可以通过标签表达式指定副本位置，指定文件数据块的其中一个副本存放到高可靠性的节点上。 “/data”目录下的数据块，默认三副本情况下，其中至少有一个副本会被存放到RACK1或RACK2机架的节点上（RACK1和RA
Manager平台并通过认证，并且获取到该用户的keytab文件。 获取的用户需要同时属于storm组和kafka组。 默认情况下，用户的密码有效期是90天，所以获取的keytab文件的有效期是90天。如果需要延长该用户keytab的有效期，修改用户的密码策略并重新获取keytab。 下载并安装Kafka客户端程序。
Flink应用开发简介 简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pi
Flink应用开发简介 组件介绍 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pi
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