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MRS 3.1.2-LTS补丁说明 MRS 3.1.2-LTS.0.3补丁基本信息 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS 3.1.2-LTS.0.3 发布时间 2022-12-08 安装前处理 如果MRS集群节点故障或者网络不通，需要先隔离该节点，否则补丁会安装失败。 解决的问题 MRS
ClickHouse数据入库规范 规则 写本地表，查询分布式表，提升写入和查询性能，保证写入和查询的数据一致性。 只有在去重诉求的场景下，可以使用分布式表插入，通过sharding key将要去重的数据转发到同一个shard，便于后续去重查询。 外部模块保证数据导入的幂等性。 C
loader-tool工具使用示例 操作场景 loader-tool工具支持通过作业模板或参数选项的方式，对连接器或者作业进行创建、更新、查询、删除等操作。 本文将以“从SFTP服务器导入数据到HDFS”的作业为例，通过引用作业模板的方式，介绍loader-tool工具的使用方法。
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ALM-12180 磁盘卡IO（2.x及以前版本） 告警解释 MRS 2.x及以前版本： 对于HDD盘，满足以下任意条件时触发告警： 系统在30s内，每3秒采集一次数据，连续10周期，svctm时延超过6秒。 系统在30s内，每3秒采集一次数据，连续10周期，磁盘队列深度（avgqu-sz）>
ALM-45440 ClickHouse副本间不一致 告警解释 当ClickHouse副本数大于1时，系统周期性对复制表进行检查，若数据不同步，则发送告警。副本间所有复制表数据同步后，告警清除。 告警属性 告警ID 告警级别 是否可自动清除 45440 次要 是 告警参数 参数名称
HBase全局二级索引介绍 场景介绍 使用HBase二级索引可以加速带Filter的条件查询，支持HIndex（本地索引，即Local Secondary Index，简称为LSI）和全局二级索引（Global Secondary Index，简称为GSI）。全局二级索引相较于本
Flink客户端常见命令说明 在使用Flink的Shell脚本前，首先需要执行以下操作，详细使用场景可参考Flink客户端使用实践运行wordcount作业： 安装Flink客户端，例如安装目录为“/opt/client”。 初始化环境变量。 source /opt/client/bigdata_env
Flink客户端常见命令说明 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 在使用Flink的Shell脚本前，首先需要执行以下操作，详细使用场景可参考Flink客户端使用实践运行wordcount作业： 安装Flink客户端，例如安装目录为“/opt/client”。 初始化环境变量。
在Linux环境中调测ClickHouse应用（MRS 3.3.0及之后版本） ClickHouse应用程序也支持在Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 Linux环境已安装JDK，版本号需要和IntelliJ
正则表达式函数 概述 所有的正则表达式函数都使用Java样式的语法。但以下情况除外： 使用多行模式（通过（？m）标志启用）时，只有\ n被识别为行终止符。 此外，不支持（？d）标志，因此不能使用。 大小写区分模式（通过（？i）标志启用）时，总是以unicode的模式去实现。同时，
ALM-12180 磁盘卡IO 告警解释 MRS 3.3.0及之后版本、MRS 3.1.0.0.10/3.1.5.0.3及之后补丁版本： 对于HDD盘，满足以下任意条件时触发告警： 系统默认每3秒采集一次数据，在30秒内至少7个采集周期的svctm时延达到6秒。 系统默认每3秒采
Flink SQL逻辑开发建议 在aggregate和join等操作前将数据过滤来减少计算的数据量 提前过滤可以减少在shuffle阶段前的数据量，减少网络IO，从而提升查询效率。 比如在表join前先过滤数据比在ON和WHERE时过滤可以有效较少join数据量。因为执行顺序从发
在本地Windows环境中调测HDFS程序 操作场景 在代码完成开发后，您可以在Windows开发环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。 HDFS应用程序运行完成后，可直接通过运行结果查看应用程序运行情况，也可以通过HDFS日志获取应用运行情况。
Hive SQL与SQL2003标准有哪些兼容性问题 本文列举目前已发现的Hive SQL与SQL2003标准兼容性问题。 不支持在having中写视图。 举例如下： select c_last_name ,c_first_name ,s_store_name
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CarbonData调优思路 查询性能调优 CarbonData可以通过调整各种参数来提高查询性能。大部分参数聚焦于增加并行性处理和更好地使用系统资源。 Spark Executor数量：Executor是Spark并行性的基础实体。通过增加Executor数量，集群中的并行数量
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MapReduce统计样例程序开发思路 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发MapReduce应用程序实现如下功能。 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名，第二列为性别，第三列为本次停留时间，单位为分钟，分隔符为“
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