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address=8000”，保存文件。 MapReduce为分布式计算框架，Map/Reduce任务启动所在的节点存在不确定性，建议将集群内NodeManager实例只保留一个运行，其他全部停止，以保证任务一定会在这个唯一运行的NodeManager节点上启动。 在客户端提交MapReduce任务，在Map
原因分析：MergeTree的merge的速度跟不上目录生成的速度，数据目录越来越多就会抛出这个异常。 建议 一次只插入一个分区内的数据 如果数据属于不同的分区，则每次插入，不同分区的数据会独立生成part文件，导致part总数量膨胀，建议一批插入的数据属于同一个分区。 写入速率
<Topic名称> --producer.config config/producer.properties 消费数据，需要拥有该Topic的消费者权限。 shkafka-console-consumer.sh --topic <Topic名称> --bootstrap-server
<Topic名称> --producer.config config/producer.properties 消费数据，需要拥有该Topic的消费者权限。 shkafka-console-consumer.sh --topic <Topic名称> --bootstrap-server
IDEA中的JDK配置为Open JDK。 不同的IntelliJ IDEA不要使用相同的workspace和相同路径下的示例工程。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。 准备开发用户 参考准备MRS应用开发用户进行操作，准备用于应用开发的集群用户并授予相应权限。
JDK，请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为Open JDK。 不同的IntelliJ IDEA不要使用相同的workspace和相同路径下的示例工程。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。 准备开发用户 准备用于应用开发的ClickHouse集群用户并授予相应权限。
0及以后版本。 FlinkSQL的UDF新增重用功能，当UDF被多次执行时，第N（N>1）次执行只复制第1次结果，可以确保UDF多次执行的数据一致性，同时确保UDF只被执行一次，提高算子性能。 配置Flink作业时，可通过在FlinkServer WebUI的Flink作业开发界面添加自定义参数“table
在一个复杂的集群环境中，多种服务共享使用集群资源，但是各服务的资源使用周期可能会有比较大的区别。 例如以下业务场景，对于一个银行客户： 在白天HBase查询服务的业务多。 在晚上查询服务的业务少而Hive分析服务业务多。 如果只给每个服务设置固定的资源可能会导致： 白天查询服务的资源不够用，分析服务的资源空闲。
CarbonData首查优化工具 工具介绍 CarbonData 的首次查询较慢，对于实时性要求较高的节点可能会造成一定的时延。 本工具主要提供以下功能： 对查询时延要求较高的表进行首次查询预热。 工具使用 下载安装客户端，例如安装目录为“/opt/client”。进入 目录“/
org/project/setuptools/#files获取相应的安装包。 将下载的setuptools压缩文件复制到客户端机器上，解压后进入解压目录，在客户端机器的命令行终端执行以下命令： python setup.py install 如下内容表示安装setuptools的5.7版本成功。 Finished
备份管理”。 在任务列表指定任务的“操作”列，选择“更多 > 查询历史”。 在弹出的窗口中，指定一次成功执行的“备份路径”，单击“查看”，打开此次任务执行的备份路径信息，查找以下信息： “备份对象”表示备份的数据源。 “备份路径”表示备份文件保存的完整路径。 选择正确的项目，在“备份路径”中选中备份文件的完整路径并复制。
CarbonData首查优化工具 工具介绍 CarbonData的首次查询较慢，对于实时性要求较高的节点可能会造成一定的时延。 本工具主要提供以下功能： 对查询时延要求较高的表进行首次查询预热。 工具使用 下载安装客户端，例如安装目录为“/opt/client”。进入目录“/op
s”目录下自动创建一个和分区名称一样的znode的问题。 解决调用MRS的作业管理接口API，返回的Spark日志的url和实际不一致的问题。 解决Spark JDBCServer切换成多实例模式后shuffle数据会不断累积，导致磁盘被打满的问题。 解决Spark InsertOverwrite数据不一致问题。
py”为Python客户端接口API。“hive_python_client”脚本提供了直接执行SQL的功能，如hive_python_client 'show tables'。该功能只适用于常规简单的SQL，并且需要依赖ZooKeeper的客户端。 父主题： 导入并配置Hive样例工程
py”为Python客户端接口API。 hive_python_client脚本提供了直接执行SQL的功能，例如：hive_python_client 'show tables'。 该功能只适用于常规简单的SQL，并且需要依赖ZooKeeper的客户端。 父主题： 导入并配置Hive样例工程
成新版本的列式文件。Merge-On-Read表可减少数据摄入延迟，因而进行不阻塞摄入的异步Compaction很有意义。 异步Compaction会进行如下两个步骤： 调度Compaction：由入湖作业完成，在这一步，Hudi扫描分区并选出待进行compaction的File
由于某些异常操作或者磁盘损坏等原因导致Hive存储的数据文件出现异常，异常的数据文件会导致任务运行失败或者数据结果不正确。 该工具用于对常见的非文本类的数据文件格式进行异常排查。 该章节内容仅适用MRS 3.2.0及之后版本。 操作步骤 使用omm用户登录安装了Hive服务的节点，执行以下命令进入Hive安装目录。
Colocation（同分布）是HDFS提供的数据分布控制功能，利用HDFS Colocation接口，可以将存在关联关系或者可能进行关联操作的数据存放在相同的存储节点上。Hive支持HDFS的Colocation功能，即在创建Hive表时，设置表文件分布的locator信息，当使用inse
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 对系统的影响 ClickHouse组件中存在单副本，当出现硬件故障时，无法恢复数据。 可能原因 ClickHouse节点其组件配置目录下的metrika.xml配置信息中存在单副本配置。
0及之后版本支持。 OBS读IOPS的能力降低，因此只适用于低频查询的场景。 OBS不适合并发大量读请求的场景，并发大量读请求可能会导致请求异常。 原理介绍 HBase支持对同一张表的数据进行冷热分离存储。用户在表上配置数据冷热时间分界点后，HBase会依赖用户写入数据的时间戳（毫秒）和时间分
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