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告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群或系统名称。 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。 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 业务失败：进程使用率超过阈值时，无法切换
类别 参数名称 参数含义 定位信息 来源 产生告警的集群或系统名称。 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。 对系统的影响 导致本地磁盘的部分热数据会移动到OBS上，影响系统的读写性能。 可能原因 ClickHouseServer节点冷热分离配置的本地磁盘容量过小。
为空。Worker进程启动失败的可能原因有两个： 提交的Jar包中包含“storm.yaml”文件。 Storm规定，每个“classpath”中只能包含一个“storm.yaml”文件，如果多于一个那么就会产生异常。使用Storm客户端提交拓扑，由于客户端“classpath”
MemArts集群读取数据，从而减少OBS服务端压力，提升数据读取性能的目标。 MemArtsCC会将数据持久化存储到计算侧的存储中（SSD），Hadoop-OBS对接MemArtsCC有如下使用场景： 减少OBS服务端压力 MemArtsCC会将热点数据存储在计算侧集群，可以起到降低OBS服务端带宽的作用。
开启Native Task特性后，Reduce任务在部分操作系统运行失败 问题 开启Native Task特性后，Reduce任务在部分操作系统运行失败。 回答 运行包含Reduce的Mapreduce任务时，通过-Dmapreduce.job.map.output.collector
map 是 - 数据处理规则 当配置Hive表名不存在时，作业提交失败。 当配置的列名与Hive表列名不匹配时，读取不到数据，导入数据条数会为0。 当字段的值与实际的类型不匹配时，该行数据会成为脏数据。 样例 以Hive导出到sqlserver2014数据库为例。 在sqls
REFRESH SCHEMA 语法 REFRESH SCHEMA schema_name 描述 用于刷新SCHEMA元数据缓存。 示例 refresh schema default; REFRESH 父主题： HetuEngine辅助命令语法
三种方法任选其一即可，具体如下： 在客户端spark-defaults.conf配置文件中，在“spark.yarn.cluster.driver.extraClassPath”参数值中添加服务端的依赖包路径，如“${BIGDATA_HOME}/FusionInsight_Spark2x_8
三种方法任选其一即可，具体如下： 在客户端spark-defaults.conf配置文件中，在“spark.yarn.cluster.driver.extraClassPath”参数值中添加服务端的依赖包路径，如“${BIGDATA_HOME}/FusionInsight_Spark2x_8
db_name 数据库名。若未指定，则选择当前数据库。 table_name 表名。 MINOR Minor合并，详见合并Segments。 MAJOR Major合并，详见合并Segments。 SEGMENT_INDEX 这会将一个segment内的所有Carbon索引文件（.car
如果业务场景需要做小时分区，使用pt_d、pt_h做联合分区键，其中pt_h是整型小时数。 如果保存多年数据，建议考虑使用月做分区，toYYYYMM（pt_d）。 综合考虑数据分区粒度、每个批次提交的数据量、数据的保存周期等因素，合理控制part数量。 父主题： ClickHouse宽表设计
Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HiveQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HiveQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HiveQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。
该特性允许用户使用Hudi完成部分列更新。用户可以使用同一主键下的最新数据逐一更新每行数据的不同列字段，直到整条数据完整。 场景说明 当前开源社区提供了PartialUpdateAvroPayload机制实现部分列更新，但该功能在多流更新，每条流更新不同列场景下会出现数据相互覆盖的问题。 通过引入sequenc
SQL查询不到新插入的数据。 对于存储类型为Parquet的Hive分区表，在执行插入数据操作后，如果分区信息未改变，则缓存的元数据信息未更新，导致Spark SQL查询不到新插入的数据。 解决措施：在使用Spark SQL查询之前，需执行Refresh操作更新元数据信息。 REFRESH
如果需执行表1中的CDL数据同步任务时，需开启Kafka高可靠性功能，防止当Kafka发生故障或者Kafka重启时传输的数据丢失。 表1 使用MRS Kafka同步数据的CDL任务 数据源 目的端 描述 MySQL Hudi 该任务支持从MySQL同步数据到Hudi。 Kafka
产生告警的阈值。 对系统的影响 产生该告警表示HBase服务的znode的容量使用率已经超过规定的阈值，如果不及时处理，可能会导致问题级别升级为紧急，影响数据写入。 可能原因 HBase配置了容灾并且容灾存在数据同步失败或者同步速度慢； HBase集群存在大量的WAL文件在进行split。
发现消耗CPU较高线程均为HBase的compaction，其中部分线程调用Snappy压缩处理，部分线程调用HDFS读写数据。当前每个Region数据量和数据文件多，且采用Snappy压缩算法，因此执行compaction时会使用大量CPU导致CPU较高。 定位办法 使用top命令查看CPU使用率高的进程号。
程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户开发一个应用程序，需要对Hive数据源的A表和MPPDB数据源的B表进行join运算，则可以用HetuEngine来实现Hive数据源数据查询，流程如下： 连接HetuEngine JDBC Server。 组装SQL语句。 SQL语句执行。
使用Spark执行Hudi样例程序开发思路 场景说明 本章节介绍如何使用Spark操作Hudi执行插入数据、查询数据、更新数据、增量查询、特定时间点查询、删除数据等操作。 详细代码请参考样例代码。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考
ClickHouse磁盘使用率超过80% 告警解释 系统每隔1分钟检测ClickHouseServer节点磁盘容量，当检测到ClickHouse数据目录或元数据目录所在磁盘的使用率超过80%时，系统产生此告警。 当检测到ClickHouse数据目录或元数据目录所在磁盘的使用率低于80%时，告警自动清除。
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