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影响其他业务访问数据库，并且导入时间长。 在有索引的多个字段中，选择字段值最离散的字段作为分区列，不离散的分区列会导致多个导入MR任务负载不均衡。 分区列的排序规则必须支持大小写敏感，否则在数据导入过程中，可能会出现数据丢失。 不建议分区列选择类型为float或double的字段
失。 auto.leader.rebalance.enable true 是否使用Leader自动均衡功能。 如果设为true，Controller会周期性的为所有节点的每个分区均衡Leader，将Leader分配给更优先的副本。 min.insync.replicas 1 当P
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。
影响其他业务访问数据库，并且导入时间长。 在有索引的多个字段中，选择字段值最离散的字段作为分区列，不离散的分区列会导致多个导入MR任务负载不均衡。 分区列的排序规则必须支持大小写敏感，否则在数据导入过程中，可能会出现数据丢失。 不建议分区列选择类型为float或double的字段
影响其他业务访问数据库，并且导入时间长。 在有索引的多个字段中，选择字段值最离散的字段作为分区列，不离散的分区列会导致多个导入MR任务负载不均衡。 分区列的排序规则必须支持大小写敏感，否则在数据导入过程中，可能会出现数据丢失。 不建议分区列选择类型为float或double的字段
启用Backoff配置参数。当前，如果应用程序中包含较多的用户调用，假设没有达到操作系统的连接限制，则RPC请求将处于阻塞状态。或者，当RPC或NameNode在重负载时，可以基于某些策略将一些明确定义的异常抛回给客户端，客户端将理解这种异常并进行指数回退，以此作为类RetryInvocationHandler的另一个实现。
S的弹性伸缩规则功能支持根据集群负载对集群进行弹性伸缩。此外，如果数据量为周期有规律的变化，并且希望在数据量变化前提前完成集群的扩缩容，可以使用MRS的资源计划特性。MRS服务支持规则和时间计划两种弹性伸缩的策略： 弹性伸缩规则：根据集群实时负载对Task节点数量进行调整，数据量变化后触发扩缩容，有一定的延后性。
启用Backoff配置参数。当前，如果应用程序中包含较多的用户调用，假设没有达到操作系统的连接限制，则RPC请求将处于阻塞状态。或者，当RPC或NameNode在重负载时，可以基于某些策略将一些明确定义的异常抛回给客户端，客户端将理解这种异常并进行指数回退，以此作为类RetryInvocationHandler的另一个实现。
ms、12800ms，也就是说close函数最多要50.8秒才能返回。 备注说明 一般出现上述现象，说明集群负载很大，通过调整参数只是临时规避这个问题，建议还是降低集群负载。 例如：避免把所有CPU都分配MapReduce跑任务。 父主题： 使用HDFS
盘选择策略为“节点磁盘可用空间块放置策略”，可提高将块数据写到磁盘可用空间较大节点的概率，解决因为数据节点磁盘容量不一致导致的节点使用率不均衡的情况。 对系统的影响 修改磁盘选择策略为“节点磁盘可用空间块放置策略（org.apache.hadoop.hdfs.server.blockmanagement
盘选择策略为“节点磁盘可用空间块放置策略”，可提高将块数据写到磁盘可用空间较大节点的概率，解决因为数据节点磁盘容量不一致导致的节点使用率不均衡的情况。 对系统的影响 修改磁盘选择策略为“节点磁盘可用空间块放置策略（org.apache.hadoop.hdfs.server.blockmanagement
hoodie.compaction.payload.class 这需要与插入/插入更新过程中使用的类相同。就像写入一样，压缩也使用记录有效负载类将日志中的记录彼此合并，再次与基本文件合并，并生成压缩后要写入的最终记录。 org.apache.hudi.common.model.D
可以通过在Manager界面调整Kafka组件的“auto.reassign.check.interval.ms”参数来控制触发均衡的时间）触发分区均衡操作。 退服和入服MRS角色实例前提条件 如果通过MRS管理控制台操作，需要已完成IAM用户同步（在集群详情页的“概览”页签，单
在发生故障的情况下，也能够保证精确一次的输出。 丰富的时间语义 时间是流处理应用的重要组成部分，对于实时流处理应用来说，基于时间语义的窗口聚合、检测、匹配等运算是很常见的。Flink提供了丰富的时间语义。 Event-time：使用事件本身自带的时间戳进行计算，使乱序到达或延迟到达的事件处理变得更加简单。
Group中引入了查询排队的功能，在创建Workload Group时可以设置最大查询数，超出最大并发的查询将会进行队列中等待执行，以此来缓解高负载下系统的压力。 Doris租户角色和用户关联关系介绍 通过FusionInsight Manager服务配置和租户管理页面的操作，用户可以
时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HQL）中大多数的SQL-92功能，包括SELECT，JOIN和聚合函数。 HDFS，HBase和对象存储服务（OBS）存储，包括： HDFS文件格式：基于分隔符的Text file，Parquet，Avr
与普通重启相比，滚动重启不会导致服务业务中断，但是滚动重启将比普通重启要花费更长的时间，且对应服务的吞吐量、性能等可能会受到影响。 建议在低业务负载时间段进行滚动重启操作。 部分组件不支持滚动重启，在执行滚动重启集群的过程中，不支持滚动重启的组件仍将以普通重启方式进行重启，业务可能会中断。可参考组件重启参考信息。
对每个元素执行一个布尔函数，只保留返回true的元素。 def filter(fun: T => Boolean): DataStream[T] 聚合能力 表4 聚合能力的相关接口 API 说明 def keyBy(fields: Int*): KeyedStream[T, JavaTuple]
对每个元素执行一个布尔函数，只保留返回true的元素。 def filter(fun: T => Boolean): DataStream[T] 聚合能力 表4 聚合能力的相关接口 API 说明 def keyBy(fields: Int*): KeyedStream[T, JavaTuple]
对每个元素执行一个布尔函数，只保留返回true的元素。 def filter(fun: T => Boolean): DataStream[T] 聚合能力 表4 聚合能力的相关接口 API 说明 def keyBy(fields: Int*): KeyedStream[T, JavaTuple]
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