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取密码）。 执行以下命令进入hbase shell，查看目前负载均衡功能是否打开： hbase shell balancer_enabled 是，执行6。 否，执行5。 在hbase shell，中执行命令打开负载均衡功能，并执行命令查看确认成功打开： balance_switch
执行balancer命令手动触发负载均衡。 建议打开和手动触发负载均衡操作在业务低峰期进行。 观察该告警是否清除。 是，处理完毕。 否，执行12。 检查备集群HBase服务规模 对HBase集群扩容，增加节点，并在节点上增加RegionServer实例。然后执行步骤6-步骤10，打开负载均衡功能并手动触发。
否，执行10。 在hbase shell中执行以下命令打开负载均衡功能，并查看是否成功打开。 balance_switch true balancer_enabled 建议打开和手动触发负载均衡操作在业务低峰期进行。 执行以下命令手动触发负载均衡。 balancer 执行完均衡后，等待一段时间，再登录FusionInsight
过200。 部署负载均衡组件，查询基于负载均衡组件进行，避免单点查询压力太大影响性能 ClickHouse支持连接集群中的任意节点查询，如果查询集中到一台节点，可能会导致该节点的压力过大并且可靠性不高。建议使用ClickHouseBalancer或者其他负载均衡服务，均衡查询负载，提升可靠性。
执行balancer命令手动触发负载均衡。 建议打开和手动触发负载均衡操作在业务低峰期进行。 观察该告警是否清除。 是，处理完毕。 否，执行12。 检查备集群HBase服务规模 对HBase集群扩容，增加节点，并在节点上增加RegionServer实例。然后执行步骤6 -步骤10，打开负载均衡功能并手动触发。
有的消费者实例都属于同样的消费组，它们就以传统队列负载均衡方式工作。如上图中，Consumer1与Consumer2之间为负载均衡方式；Consumer3、Consumer4、Consumer5与Consumer6之间为负载均衡方式。如果消费者实例都属于不同的消费组，则消息会被广
过200。 部署负载均衡组件，查询基于负载均衡组件进行，避免单点查询压力太大影响性能。 ClickHouse支持连接集群中的任意节点查询，如果查询集中到一台节点，可能会导致该节点的压力过大并且可靠性不高。建议使用ClickHouseBalancer或者其他负载均衡服务，均衡查询负载，提升可靠性。
SQL可以选择使用MR引擎执行。 可靠性增强。Hue自身主备部署。Hue与HDFS、Oozie、Hive、Yarn等对接时，支持Failover或负载均衡工作模式。 父主题： Hue
的KerberosServer。 主机 一个弹性云服务器，可以运行Linux系统。 例如Host1～Host5。 机架 一组包含使用相同交换机的多个主机集合的物理实体。 例如Rack1，包含Host1～Host5。 集群 由多台主机组成的可以提供多种服务的逻辑实体。 例如名为Cl
varbinary 计算二进制块的MD 5哈希值。 sha1(binary) → varbinary 计算二进制块的SHA 1哈希值。 sha2(string, integer) → string 安全散列算法2， 是一种密码散列函数算法标准，其输出长度可以取224位，256位，
配置用户在具有读和执行权限的目录中创建外表 配置基于HTTPS/HTTP协议的REST接口 配置Hive Transform功能开关 切换Hive执行引擎为Tez Hive负载均衡 配置Hive单表动态视图的访问控制权限 配置创建临时函数的用户不需要具有ADMIN权限 配置具备表select权限的用户可查看表结构
配置用户在具有读和执行权限的目录中创建外表 配置基于HTTPS/HTTP协议的REST接口 配置Hive Transform功能开关 切换Hive执行引擎为Tez Hive负载均衡 配置Hive单表动态视图的访问控制权限 配置创建临时函数的用户不需要具有ADMIN权限 配置具备表select权限的用户可查看表结构
IoTDB客户端只能连接一个IoTDBServer，大量并发使用同一个客户端会对该客户端连接的IoTDBServer造成压力，可以根据业务需求连接多个不同的客户端来达到负载均衡。 使用SessionPool复用连接 分布式在Session内部做了缓存，实现客户端时避免每次读写都新建Session，或者使用SessionPool进行复用连接。
uce中，每个Reduce做聚合操作，并输出结果，这样的处理会使相同的Group By Key可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡，第二个Job再根据预处理的结果按照Group By Key分发到Reduce中完成最终的聚合操作。 Count Distinct聚合问题
发挥MPP查询时并行计算能力，避免数据在shard间倾斜计算出现木桶效应，导致SQL查询性能较差。 可通过弹性负载均衡（Elastic Load Balance，简称ELB）访问ClickHouse，来实现数据均匀。 Shard内数据副本高可靠存储 数据写入单shard中的一个副
uce中，每个Reduce做聚合操作，并输出结果，这样的处理会使相同的Group By Key可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡，第二个Job再根据预处理的结果按照Group By Key分发到Reduce中完成最终的聚合操作。 Count Distinct聚合问题
Agent1，2，3）负责处理日志，汇聚节点（Agent4）负责写入HDFS，每个收集节点的Agent可以选择多个汇聚节点，这样可以实现负载均衡。 图3 Flume级联结构图 Flume的架构和详细原理介绍，请参见：https://flume.apache.org/releases/1
理平面）服务，即OMS LDAP LDAP2 部署在集群中的LdapServer（业务平面）服务 Kerberos1访问LDAP数据：以负载均衡方式访问主备LDAP1两个实例和双备LDAP2两个实例。只能在主LDAP1主实例上进行数据的写操作，可以在LDAP1或者LDAP2上进行数据的读操作。
出结果需要按key哈希，并且分发到对应的Reducer上去，这个过程就是shuffle。由于shuffle涉及到了磁盘的读写和网络的传输，因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率。 下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图3 算法流程 概念上shu
色同名，因此将DataNode更名为IoTDBServer，如图2所示。 ConfigNode：管理角色，负责DataNode数据分片，负载均衡等。 IoTDBServer（DataNode）：存储角色，负责数据存储、查询和写入等功能。 图2 IoTDB分布式架构 IoTDB原理
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