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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()
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。
内容说明请参考表1，条目较多时，单击搜索框可根据关键字字段进行筛选。 表1 Audit信息 页签 内容描述 Access 当前MRS不支持在线查看组件资源的审计日志信息，可登录组件安装节点，进入“/var/log/Bigdata/audit”目录下查看各组件的审计日志。 Admin
由于节点组维度策略和资源池维度策略互斥，用户根据实际需要选择其中一个配置即可。 指定资源池维度策略在MRS 3.1.5及其之后版本支持。 对比项 节点组维度 资源池维度 弹性伸缩对象 Task节点组内的所有节点 弹性伸缩策略指定资源池内的Task节点 扩容节点资源池归属 default资源池
景，为了保障与数据表的一致性，索引表TTL将自动继承数据表索引列和覆盖列的TTL，不支持手动指定。 索引在线变更 支持索引在线创建、删除和修改状态，不影响数据表读写。 索引在线修复 当查询命中的索引数据无效时，可以触发索引修复，保障最终查询结果正确。 索引工具 支持索引一致性检查
数据。 取消NettySink算子运行等。 也可以通过其属性获取以下信息： NettySink算子各个并发度的subtaskIndex信息。 NettySink算子的并发度。 RegisterServerHandler 该组件主要是与注册服务器交互的部件，在平台上定义了一系列接口，包括以下几种接口：
有的Block分布在一起，不再需要跨节点读取数据就能完成计算，极大提高MapReduce Join性能。 图2 无同分布与同分布数据块分布对比 HDFS开源增强特性：硬盘坏卷设置 在开源版本中，如果为DataNode配置多个数据存放卷，默认情况下其中一个卷损坏，则DataNode将不再提供服务。配置项“dfs
'{print $1}' 执行命令查看备NameNode的磁盘剩余空间（单位为MB）。 df -m ./ | awk 'END{print $4}' 对比FsImage的大小和目录剩余空间大小，看剩余空间是否还能存储一个FsImage文件。 是，执行7。 否，执行19。 清理该目录所在磁盘的
Manager页面上进行Impala SQL作业管理。 Spark2x 升级到3.1.1版本。 ZooKeeper 升级到3.6.3版本。 管理控制台 支持补丁在线推送及更新。 支持包周期集群中的部分节点退订。 作业提交API新增支持FlinkSQL作业类型。 支持指定资源池的弹性伸缩能力。 Mast
dt='201200417' and userid < 10 )b on a.key = b.key; 慎用正则表达式函数REGEXP 正则表达式是非常耗时的操作，对比加减乘除通常有百倍的性能开销，而且正则表达式在某些极端情况下可能会进入无限循环，导致作业阻塞。推荐首先使用LIKE。正则函数包括： REGEXP
stName”为故障告警的节点，“PartitionName”为故障磁盘的分区。 联系硬件工程师确认为磁盘硬件故障之后，将服务器上故障磁盘在线拔出。 拔出磁盘后系统会上报“ALM-12014 分区丢失”告警，参考ALM-12014 设备分区丢失（2.x及以前版本）进行处理，处理完成后，本告警即可自动消除。
签内容说明请参考表1，条目较多时，单击搜索框可根据关键字段进行筛选。 表1 Audit信息 页签 内容描述 Access 当前MRS不支持在线查看组件资源的审计日志信息，可登录组件安装节点，进入“/var/log/Bigdata/audit”目录下查看各组件的审计日志，日志中主要字段含义如下：
整性和隐私性。 说明： privacy会对传输内容进行加密，包括用户Token等敏感信息，以确保传输信息的安全，但是该方式对性能影响很大，对比另外两种方式，会带来约60%的读写性能下降。请根据企业安全要求修改配置，且客户端与服务端中该配置项需使用相同设置。 安全模式：privacy
odeagent/scriptlog/checkfileconfig.log”，根据错误日志分析原因。在参考信息中查找该文件的检查标准，并对照检查标准对文件进行进一步的手动检查和修改。 执行vi 文件名命令进入编辑模式，按“Insert”键开始编辑。 修改完成后按“Esc”键退出编辑模式，并输入:wq保存退出。
息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。 Kafka基本原理
从“定位信息”中获取“主机名”和“设备分区名”，其中“主机名”为故障告警的节点，“设备分区名”为故障磁盘的分区。 联系硬件工程师确认为磁盘硬件故障之后，将服务器上故障磁盘在线拔出。 拔出磁盘后系统会上报“ALM-12014 分区丢失”告警，参考ALM-12014 设备分区丢失进行处理，处理完成后，本告警即可自动消除。
union all等。为应对不同应用场景的特殊需求，对所有下推模块设计开关功能，用户可以自行配置是否应用上述查询下推的增强。 表1 跨源查询增加特性对比 模块 增强前 增强后 aggregate 不支持aggregate下推 支持的聚合函数为：sum, avg, max, min, count
通过JDBC客户端代码连接JDBCServer，来访问SparkSQL的数据。详细指导请参见通过JDBC访问Spark SQL样例程序。 增强特性 对比开源社区，华为还提供了两个增强特性，JDBCServerHA方案和设置JDBCServer连接的超时时间。 JDBCServerHA方案，
union all等。为应对不同应用场景的特殊需求，对所有下推模块设计开关功能，用户可以自行配置是否应用上述查询下推的增强。 表1 跨源查询增加特性对比 模块 增强前 增强后 aggregate 不支持aggregate下推 支持的聚合函数为：sum, avg, max, min, count
成功，否则删除失败。 原因：创建UDF后，Spark服务端的JDBCServer未重启或者spark-sql未重新启动的场景，Spark所在线程的FunctionRegistry对象未保存新创建的UDF，那么删除UDF时就会出现错误。 解决方法：重启Spark服务端的JDBCSe
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