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导出命令不会检查文件及文件路径是否存在、是否会自动创建路径、或是否会覆盖已存在文件，由远端存储系统的语义决定。 如果在导出过程中出现错误，可能会有导出文件残留在远端存储系统上，Doris不会清理这些文件，需要手动清理。 导出命令的超时时间同查询的超时时间，可以通过SET query_timeout=xxx进行设置。
ZooKeeper的端口，通常保持默认，根据实际使用情况修改。 zk.quorum：为访问ZooKeeper quorumpeer的地址，请修改为集群部署有FusionInsight ZooKeeper服务的IP地址。 访问开源 ZooKeeper 使用“testConnectApacheZ
ZooKeeper的端口，通常保持默认，根据实际使用情况修改。 zk.quorum：为访问ZooKeeper quorumpeer的地址，请修改为集群部署有FusionInsight ZooKeeper服务的IP地址。 访问开源 ZooKeeper 使用“testConnectApacheZ
ClickHouse基本原理 ClickHouse简介 ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库，其独立于Hadoop大数据体系，最核心的特点是压缩率和极速查询性能。同时，ClickHouse支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常
tablename命令查询时，不会显示被删除的Segment的内容。 下一次加载数据且达到最大查询执行时间（由“max.query.execution.time”配置，默认为“60分钟”）后，Segment才会从文件系统中真正删除。 如果用户想要强制删除物理Segment文件，那么可以使用CLEAN FILES命令。
下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.spark.examples.FemaleInfoCollection类： //创建一个配置类SparkConf，然后创建一个SparkContext SparkSession spark = SparkSession
Guardian TokenServer实例RPC队列平均时间超过阈值可能导致业务访问OBS变慢，严重时会导致无法正常访问OBS。 可能原因 告警阈值配置不合理。 或Guardian TokenServer实例设置的内存太小，频繁Full GC造成JVM卡顿。 处理步骤 检查告警阈值设置是否合理。
Logging$class.logInfo(Logging.scala:59) Spark-client模式任务Driver运行在客户端节点上(通常是集群外的某个节点)，启动时先在集群中启动AppMaster进程，进程启动后要向Driver进程注册信息，注册成功后，任务才能继续。从
Guardian TokenServer实例RPC处理平均时间超过阈值可能导致业务访问OBS变慢，严重时会导致无法正常访问OBS。 可能原因 告警阈值配置不合理。 Guardian TokenServer实例设置的内存太小，频繁Full GC造成JVM卡顿。 处理步骤 检查告警阈值设置是否合理。
tablename命令查询时，不会显示被删除的Segment的内容。 下一次加载数据且达到最大查询执行时间（由“max.query.execution.time”配置，默认为“60分钟”）后，Segment才会从文件系统中真正删除。 如果用户想要强制删除物理Segment文件，那么可以使用CLEAN FILES命令。
[-metadata] [-help] list子命令显示provider中所有的密钥名，这个provider由用户在core-site.xml中配置或者由-provider参数指定。-metadata参数显示的是元数据。 表2 Colocation 客户端shell命令 操作 命令 描述
[-metadata] [-help] list子命令显示provider中所有的密钥名，这个provider由用户在core-site.xml中配置或者由-provider参数指定。-metadata参数显示的是元数据。 表2 Colocation 客户端shell命令 操作 命令 描述
[-metadata] [-help] list子命令显示provider中所有的密钥名，这个provider由用户在core-site.xml中配置或者由-provider参数指定。-metadata参数显示的是元数据。 表2 Colocation 客户端shell命令 操作 命令 描述
响应减慢，导致客户业务延迟。 业务失败：主机网络写包错误率超过阈值时，请求无法正常响应、超时，可能会导致作业运行失败。 可能原因 告警阈值配置不合理。 网络环境质量差。 处理步骤 检查阈值设置是否合理。 在FusionInsight Manager，选择“运维 > 告警 > 阈值设置
xml”文件中“hive.server2.async.exec.threads”数量，适当增大该数值（如：增大原数值的20%）。 保存更新配置。 查看本告警是否恢复。 是，操作结束。 否，执行9。 收集故障信息。 在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 日志
“下载”。 在FusionInsight Manager首页，选择“集群 > 服务 > Hive > 更多 > 采集堆栈”，在采集堆栈界面配置以下参数： 需要采集的角色勾选“HiveServer”。 选择采集的内容勾选“jstack”和“使能jstack和jmap -histo连续采集”。
fault/gc_thresh* 512 2048 4096 还可以将以下参数添加到“/etc/sysctl.conf”中，即使主机重启，配置依然能生效。 net.ipv4.neigh.default.gc_thresh1 = 512 net.ipv4.neigh.default
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("KafkaWriter") // 配置Kafka val kafkaParams = new Properties() kafkaParams.put("metadata
employees_info_extended ADD COLUMNS (tel_phone STRING, email STRING); 建表时配置Hive数据加密 指定表的格式为RCFile（推荐使用）或SequenceFile，加密算法为ARC4Codec。SequenceFile
employees_info_extended ADD COLUMNS (tel_phone STRING, email STRING); 建表时配置Hive数据加密 指定表的格式为RCFile（推荐使用）或SequenceFile，加密算法为ARC4Codec。SequenceFile
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