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对于可以压缩的数据，配置压缩算法可以有效减少磁盘的IO，从而达到提高性能的目的。 说明： 并非所有数据都可以进行有效压缩。例如一张图片的数据，因为图片一般已经是压缩后的数据，所以压缩效果有限。常用的压缩算法是SNAPPY，因为它有较好的Encoding/Decoding速度和可以接受的压缩率。
Tserver进程CPU占用率超过阈值”告警，查看告警来源。 在“运维 > 告警 > 阈值设置 > Kudu”，找到该告警的阈值，再对比集群Kudu实例的CPU使用率监控项，和阈值对比，查看超阈值情值，处理CPU使用率过高的问题，或修改阈值。 在“运维 > 告警”页签，查看该告警是否恢复。 是，处理完毕。
列单击“运行”，即可开始HBase数据迁移。 迁移完成后，可以在目的端集群和源端集群的HBase Shell命令行中，通过同样的查询语句，对比查询结果进行验证。 例如： 在目的端集群和源端集群上通过查询BTable表的记录数来确认数据条数是否一致，可添加“--endtime”参数
Tserver进程内存使用百分比超过阈值”告警，查看告警来源。 在“运维 > 告警 > 阈值设置 > Kudu”，找到该告警的阈值，再对比集群KuduTserver实例的内存使用百分比监控项，和阈值对比，查看阈值超过情况，找到内存使用百分比超阈值的节点。 通过增加节点、重新规划任务等方式，处理Tserver
表模型。关于MOR表在读写性能的对比关系如下： 对比维度 MOR表 COW表 流式写 高 低 流式读 高 低 批量写 高 低 批量读 低 高 实时入湖，表模型采用MOR表。 实时入湖一般的性能要求都在分钟内或者分钟级，结合Hudi两种表模型的对比，因此在实时入湖场景中需要选择MOR表模型。
ak中： insert into tableNameBak select * from tableName; 数据写入成功后，执行以下命令对比表tableName和tableNameBak中的数据条数是否一致。 select count(*) from dbName.tableName;
少或不变。 是，手动清除告警，操作结束。 否，执行7。 查看当前用户实时的连接个数和使用率对比历史数据是否有明显的异常增长，已经达到设定的最大连接数。 是，执行8。 否，执行9。 如果对比历史数据发现该用户的连接有明显的增加，甚至达到了设定的最大连接数，那么该用户的连接可能存在异常，需要和业务方进行确认。
tuple() ORDER BY tuple(); 其中，字段a是原生字符串，字段a_low_card基于a做了低基维编码。 数据存储的对比 查询性能对比 查询性能有5倍的提升。 父主题： ClickHouse宽表设计
对于可以压缩的数据，配置压缩算法可以有效减少磁盘的IO，从而达到提高性能的目的。 说明： 并非所有数据都可以进行有效压缩。例如一张图片的数据，因为图片一般已经是压缩后的数据，所以压缩效果有限。常用的压缩算法是SNAPPY，因为它有较好的Encoding/Decoding速度和可以接受的压缩率。
对于可以压缩的数据，配置压缩算法可以有效减少磁盘的IO，从而达到提高性能的目的。 说明： 并非所有数据都可以进行有效压缩。例如一张图片的数据，因为图片一般已经是压缩后的数据，所以压缩效果有限。常用的压缩算法是SNAPPY，因为它有较好的Encoding/Decoding速度和可以接受的压缩率。
xml”中配置的文件、目录以及目录下的文件和子目录也会被监控，文件要求omm用户具有可读写权限，目录要求omm用户具有可读和可执行权限。 对比当前主机上该文件的真实权限和5中获取到的文件应有权限，对该文件进行正确的权限和用户，用户组信息的修改。 等待一个小时，进入下一次检查，查看告警是否恢复。
列单击“运行”，即可开始Hive数据迁移。 迁移完成后，可以在目的端集群和源端集群的Hive Beeline命令行中，通过同样的查询语句，对比查询结果进行验证。 例如在目的端集群和源端集群上通过查询catalog_sales表的记录数来确认数据条数是否一致。 select count(*)
告警”页面，找到“ALM-29104 Tserver进程内存占用率超过阈值”告警，查看告警来源。 在“运维 > 告警 > 阈值设置 > Kudu”，找到该告警的阈值，再对比集群Kudu实例的内存监控项，看是否超过阈值，处理内存使用率过高的问题，或修改阈值。 在“运维 > 告警”页签，查看该告警是否恢复。 是，处理完毕。
务已执行的时间。查看已执行的时间是否大于超时时间。 是，执行4。 否，执行10。 请根据业务合理评估任务的预期执行时间，并与任务的超时时间对比。若超时时间设置过小，请设置客户端的超时时间（“mapreduce.application.timeout.alarm”或“spark.application
nt/etc/agent/autocheck”目录，然后执行vi keyfile命令，并搜索对应的异常文件名，可以看到该文件的正确权限。 对比当前主机上该文件的真实权限和1.e中获取到的文件应有权限，对该文件进行正确的权限和用户，用户组信息的修改。 等待一个小时，进入下一次检查，查看告警是否恢复。
写到对应的对象中。此操作会对系统性能造成影响。设置为true时，用户需手动注册类，针对未序列化的类，系统不会自动写入类名，而是发生异常，相对比false，其性能较好。 配置KryoSerializer作为数据序列化器和类注册器。 val conf = new SparkConf()
写到对应的对象中。此操作会对系统性能造成影响。设置为true时，用户需手动注册类，针对未序列化的类，系统不会自动写入类名，而是发生异常，相对比false，其性能较好。 配置KryoSerializer作为数据序列化器和类注册器。 val conf = new SparkConf()
写到对应的对象中。此操作会对系统性能造成影响。设置为true时，用户需手动注册类，针对未序列化的类，系统不会自动写入类名，而是抛出异常，相对比false，其性能较好。 配置KryoSerializer作为数据序列化器和类注册器。 val conf = new SparkConf()
引为“1M”的key值进行对比）。 是，执行13。 否，执行15。 使用root用户登录故障节点，Red Hat系统执行cat /etc/chrony.keys，查看key值是否与12的查询值相同（请使用查询出的认证密钥索引为“1M”的key值进行对比）。 是，执行38。 否，执行14。
96);-- 0.6244717358814612 cosine_similarity(x, y) → double 返回稀疏向量x和y之间的余弦相似度。 SELECT cosine_similarity (MAP(ARRAY['a'],ARRAY[1.0]),MAP(ARRAY['a']
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