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图7 查询单个设备的所有测量值 根据时间精确查询所有设备的所有测量值： select * from root.c1.r1.s1.* where time=2023-11-28T14:38:53.318+08:00; 图8 查询所有设备的所有测量值 根据设备健康状态查询该设备的所有测量值：
存储策略，卷的集合以及卷之间数据移动的规则。 创建OBS并行文件系统 登录云服务管理控制台。 选择“存储 > 对象存储服务”，进入对象存储服务界面。 选择“并行文件系统 > 创建并行文件系统”，配置以下参数后，单击“立即创建”。 区域：选择MRS集群所在区域。 文件系统名称：自定义名称，例如“mrs-ck-obs”。
网络读包错误率超过阈值（2.x及以前版本） 告警解释 系统每30秒周期性检测网络读包错误率，并把实际错误率和阈值（系统默认阈值0.5%）进行比较，当检测到网络读包错误率连续多次（默认值为5）超过阈值时产生该告警。 用户可通过“系统设置 > 阈值配置 > 设备 > 主机 > 网络读信息 > 网络读包率信息
Thread.run(Thread.java:748) 回答 上述问题可能是因为网络内存枯竭而导致的。 问题的解决方案是根据实际场景适当增大网络设备的阈值级别。 例如： [root@xxxxx ~]# cat /proc/sys/net/ipv4/neigh/default/gc_thresh*
内节点的操作系统管理用户，用于节点登录。 - 密码/确认密码 设置root用户和admin用户密码，该密码由用户自定义，请妥善保管。 - 企业项目 企业项目是一种云资源管理方式，企业项目管理服务提供统一的云资源按项目管理，以及项目内的资源管理、成员管理，您可以选择系统定义的企业项
Thread.run(Thread.java:748) 回答 上述问题可能是因为网络内存枯竭而导致的。 问题的解决方案是根据实际场景适当增大网络设备的阈值级别。 例如： [root@xxxxx ~]# cat /proc/sys/net/ipv4/neigh/default/gc_thresh*
Manager，修改该用户的初始密码。 步骤3：导入CSV文件数据到IoTDB表中 按单设备时间有序地导入单文件多设备多测点数据，数据中存在空值 在本地准备CSV文件，例如文件名为“y1.csv”，文件中只包含一个设备的所有数据，且数据中存在空值，内容如下： Time,root.y1.r1.s1
防措施。 加固物理设备安全边界，防止外网直接访问及攻击内网管理平面。 排查平台各组件节点是否使用默认密码，如果有，建议修改新密码。 加强环境管理面账户密码管控，确保不泄露不扩散。 部分安全厂商已经提供了针对该漏洞的预防措施，您可联系对应的安全厂商，通过在安全设备上设置拦截规则来预防此类攻击。
径对应的时间序列名称为“ROOT.ln.wf01.wt01.status”。 基本概念： 设备 设备指的是在实际场景中拥有传感器的装置。在IoTDB当中，所有的传感器都应有其对应的归属的设备。 传感器 传感器是指在实际场景中的一种检测装置，它能感受到被测量的信息，并能将感受到的信
径对应的时间序列名称为“ROOT.ln.wf01.wt01.status”。 基本概念： 设备 设备指的是在实际场景中拥有传感器的装置。在IoTDB当中，所有的传感器都应有其对应的归属的设备。 传感器 传感器是指在实际场景中的一种检测装置，它能感受到被测量的信息，并能将感受到的信
每月 分析日志 收集集群节点服务器的硬件日志，例如BMC系统日志，并进行分析。 收集集群节点服务器的操作系统日志，并进行分析。 收集集群日志，并进行分析。 诊断网络 对集群的网络健康状态进行分析。 管理硬件 检查设备运行的机房环境，安排清洁设备。 父主题： MRS集群运维
MRS集群数据备份恢复简介 MRS集群数据备份恢复概述 Manager提供对集群内的用户数据及系统数据的备份恢复能力，备份功能按组件提供。系统支持备份Manager的数据、组件元数据及业务数据。 MRS 3.x及之后版本，备份功能支持将数据备份至本地磁盘（LocalDir）、本端
Spark Structured Streaming样例程序开发思路 场景说明 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 数据规划 StructuredStreaming样例工
个Task。在有很多小文件时，Spark会启动很多Task，此时当SQL逻辑中存在Shuffle操作时，会大大增加hash分桶数，严重影响系统性能。 针对小文件很多的场景，DataSource在创建RDD时，先将Table中的split生成PartitionedFile，再将这些
改告警阈值和平滑次数配置项。 根据实际服务的使用情况在“系统设置 > 阈值配置 > 设备 > 主机 > CPU > CPU使用率 > CPU使用率”中更改告警阈值。 根据实际服务的使用情况在“系统设置 > 阈值配置 > 设备 > 主机 > CPU > CPU使用率 > CPU使用率”中更改告警的“平滑次数”选项。
Spark Structured Streaming样例程序开发思路 场景说明 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 数据规划 StructuredStreaming样例工
n>指kerberos域名（如hadoop.<系统域名>），<topic>指要消费的kafka topic，<checkpointLocation> 指spark任务的checkpoint保存地址。 由于Spark Structured Streaming Kafka的依赖包在客
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 可能会导致业务数据不可用，在Doris客户端查询数据失败。
n>指kerberos域名（如hadoop.<系统域名>），<topic>指要消费的kafka topic，<checkpointLocation> 指spark任务的checkpoint保存地址。 由于Spark Structured Streaming Kafka的依赖包在客
eros域名（如hadoop.<系统域名>）。 由于Spark Structured Streaming Kafka的依赖包在客户端的存放路径与其他依赖包不同，如其他依赖包路径为“$SPARK_HOME/jars”，而Spark Structured Streaming Kafk
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