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配置示例和预期输出： 用户将所有历史数据加载到CarbonData，此数据的一个segment的大小假定为500GB。 用户设置major compaction参数的阈值：“carbon.major.compaction.size” = “491520（480gb * 1024）”。其中，491520可配置。
HDFS不适用于存储大量小文件 HDFS不适用于存储大量的小文件，因为大量小文件的元数据会占用NameNode的大量内存。 HDFS中数据的备份数量3份即可 DataNode数据备份数量3份即可，增加备份数量不能提升系统效率，只会提升系统数据的安全系数；在某个节点损坏时，该节点上的数据会被均衡到其他节点上。 HDFS定期镜像备份
登录到impala客户端所在的节点上，source环境变量，然后执行如下命令。 impala-shell -i {impalad实例ip:port} -Q request_pool=root.default (fair-scheduler.xml与llama-site.xml文件中配置的资源池) 执行SQL查询。
日志）。 日志归档规则：HDFS的日志启动了自动压缩归档功能，默认情况下，当日志大小超过100MB的时候，会自动压缩，压缩后的日志文件名规则为：“<原有日志名>-<yyyy-mm-dd_hh-mm-ss>.[编号].log.zip”。最多保留最近的100个压缩文件，压缩文件保留个数可以在Manager界面中配置。
配置示例和预期输出： 用户将所有历史数据加载到CarbonData，此数据的一个segment的大小假定为500GB。 用户设置major compaction参数的阈值：“carbon.major.compaction.size” = “491520（480gb * 1024）”。其中，491520可配置。
Config - （可选）选择已创建的ENV，默认为“defaultEnv”。 单击“确定”，完成Hudi作业参数配置。 作业参数配置完成后，拖拽图标将作业进行关联，然后单击“保存”，作业配置完成。 在“作业管理”的作业列表中，找到创建的作业名称，单击操作列的“启动”，等待作业启动。 观
（可选）单击“+”按钮展开更多选项，选择已创建的ENV，默认为“defaultEnv”。 单击“确定”，完成Hudi作业参数配置。 作业参数配置完成后，拖拽图标将作业进行关联，然后单击“保存”，作业配置完成。 在“作业管理”的作业列表中，找到创建的作业名称，单击操作列的“启动”，等待作业启动。 观
登录到impala客户端所在的节点上，source环境变量，然后执行如下命令。 impala-shell -i {impalad实例ip:port} -Q request_pool=root.default (fair-scheduler.xml与llama-site.xml文件中配置的资源池) 执行SQL查询。
不建议分区列选择类型为float或double的字段，因为精度问题，可能导致分区列字段的最小值、最大值所在记录无法导入。 id 分区列空值 配置对数据库列中为null值记录的处理方式。 值为“true”时，分区列的值为null的数据会被处理； 值为“false”时，分区列的值为null的数据不会被处理。 true
操作场景 Kafka消息传输保障机制，可以通过配置不同的参数来保障消息传输，进而满足不同的性能和可靠性要求。本章节介绍如何配置Kafka高可用和高可靠参数。 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 对系统的影响 配置高可用、高性能的影响： 配置高可用、高性能模式后，数据可靠性会降低
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。 附加信息 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 JDBCServer进程目前接收的请求已超出能够处理的能力范围，对于无法处理的请求会直接返回失败。
参数名称 参数含义 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。 主题名 产生告警的Kafka Topic。 对系统的影响 Partition所在的磁盘分区IO过于繁忙，产生告警的Kafka Topic上可能无法写入数据。
节点可使用的CPU、I/O和内存总量。 实现服务级别的资源隔离，可将集群中的服务与其他服务隔离，使一个服务上的负载对其他服务产生的影响有限。 调度机制简介 静态服务资源支持基于时间的动态调度机制，可以在不同时间段为服务配置不同的资源量，优化客户业务运行环境，提高集群的效率。 在一
操作场景 Kafka消息传输保障机制，可以通过配置不同的参数来保障消息传输，进而满足不同的性能和可靠性要求。本章节介绍如何配置Kafka高可用和高可靠参数。 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 对系统的影响 配置高可用、高性能的影响： 配置高可用、高性能模式后，数据可靠性会降低
服，使退服的角色实例不再提供服务。 在排除故障后，可以将已退服的角色实例入服。 MRS集群支持退服、入服的角色实例包括： HDFS的DataNode角色实例 Yarn的NodeManager角色实例 HBase的RegionServer角色实例 ClickHouse的ClickHouseServer角色实例（MRS
让DataNode根据磁盘剩余空间大小，优先选择磁盘剩余空间多的节点存储数据副本。 针对新写入到本DataNode的数据会优先写磁盘剩余空间多的磁盘。 部分磁盘使用率较高，依赖业务逐渐删除在HDFS中的数据（老化数据）来逐渐降低。 父主题： 使用HDFS
不建议分区列选择类型为float或double的字段，因为精度问题，可能导致分区列字段的最小值、最大值所在记录无法导入。 id 分区列空值 配置对数据库列中为null值记录的处理方式。 值为“true”时，分区列的值为null的数据会被处理； 值为“false”时，分区列的值为null的数据不会被处理。 true
其中配置示例如下： 如果报没有权限读写本地目录的错误，需要指定“spark.sql.streaming.checkpointLocation”参数，且用户必须具有该参数指定的目录的读、写权限。 运行Python样例代码： 运行Python样例代码时需要将打包后的Java项目的jar包添加到st
其中配置示例如下： 如果报没有权限读写本地目录的错误，需要指定“spark.sql.streaming.checkpointLocation”参数，且用户必须具有该参数指定的目录的读、写权限。 运行Python样例代码： 运行Python样例代码时需要将打包后的Java项目的jar包添加到st
DISTRIBUTED | VALIDATE | IO} 描述 显示一条语句的逻辑的或者分布式的执行计划，也可以用于校验一条SQL语句，或者是分析IO。 参数TYPE DISTRIBUTED用于显示分片后的计划（fragmented plan）。每一个fragment都会被一个或者多个节点执行。Fragments
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