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区移出存储池；如果硬盘恢复正常（通常是因为用户更换了新硬盘），也会将新硬盘重新加入业务运作。这样极大简化了维护人员的工作，更换故障硬盘可以在线完成；同时用户可以设置热备盘，从而极大缩减了故障硬盘的修复时间，有利于提高系统的可靠性。 节点磁盘LVM配置 MRS支持将多个磁盘配置成LVM（Logic
Topology里面的每一个Component（Spout/Bolt）节点都是并行运行的。在Topology里面， 可以指定每个节点的并行度，Storm则会在集群里面分配相应的Task来同时计算，以增强系统的处理能力。 图2 Topology Storm有众多适用场景：实时分析、
通过调整对应算子并行度提升性能 读写Hudi可以通过配置读写并发提升读写性能。 读算子的并行度调整参数：read.tasks 写算子的并行度调整参数：write.tasks 采用状态索引在作业重启的时候（非Checkpoint重启），需要读目标表重建索引，可以增大该算子并行度提升性能。 加载索引的并行度调整参数：write
Driver与HDFS交互获取File A的文件信息。 HDFS返回该文件具体的Block信息。 Driver根据具体的Block数据量，决定一个并行度，创建多个Task去读取这些文件Block。 在Executor端执行Task并读取具体的Block，作为RDD(弹性分布数据集)的一部分。
Driver与HDFS交互获取File A的文件信息。 HDFS返回该文件具体的Block信息。 Driver根据具体的Block数据量，决定一个并行度，创建多个Task去读取这些文件Block。 在Executor端执行Task并读取具体的Block，作为RDD（弹性分布数据集）的一部分。
解决ResourceManager内存泄漏，开源单YARN-11489。 解决Yarn精细化监控部分指标没有数据的问题。 解决3AZ环境DataNode 5个节点，健康度阈值是80%，构造每个AZ下一个DataNode磁盘属主root:root，只有一个DataNode的AZ报了AZ不健康的问题。 解决AZ下
参数不合法。 请对照API文档检查参数是否正确 400 12000003 The cluster does not exist. 集群不存在！ 请检查集群是否存在 400 12000009 The parameter is invalid. 参数不合法！ 请对照API文档检查参数是否正确
生过多的存储文件（夹）导致频繁切换IO降低系统速度（并且会占用大量内存且出现频繁的内存-文件切换），也不会因为过少的存储文件夹（降低了并发度）导致写入命令阻塞。 用户应根据自己的数据规模和使用场景，平衡存储文件的存储组设置，以达到更好的系统性能。 时间序列 时间序列是IoTDB中
生过多的存储文件（夹）导致频繁切换IO降低系统速度（并且会占用大量内存且出现频繁的内存-文件切换），也不会因为过少的存储文件夹（降低了并发度）导致写入命令阻塞。 用户应根据自己的数据规模和使用场景，平衡存储文件的存储组设置，以达到更好的系统性能。 时间序列 时间序列是IoTDB中
SphericalGeography类型为地理坐标（有时称为大地坐标或lat / lon或lon / lat）上表示的空间要素提供本地支持。地理坐标是以角度单位（度）表示的球坐标。几何类型的基础是平面。平面上两点之间的最短路径是一条直线。这意味着可以使用笛卡尔数学和直线矢量来计算几何形状（面积，距离，长度，交点等）。
coalescePartitions.minPartitionNum 合并后的最小shuffle分区数。如果不设置，默认为Spark集群的默认并行度。只有当spark.sql.adaptive.enabled和spark.sql.adaptive.coalescePartitions.e
coalescePartitions.minPartitionNum 合并后的最小shuffle分区数。如果不设置，默认为Spark集群的默认并行度。只有当spark.sql.adaptive.enabled 和spark.sql.adaptive.coalescePartitions.
名和密码，例如“admin”用户。 如果使用其他集群用户访问Manager，第一次访问时需要修改密码。新密码需要满足集群当前的用户密码复杂度策略。请咨询管理员。 默认情况下，在登录时输入5次错误密码将锁定用户，需等待5分钟自动解锁。 注销用户退出Manager时移动鼠标到右上角 ，然后单击“注销”。
jks”和“flume_cChatt.jks”分别为Flume服务端、客户端SSL证书信任列表。 本章节涉及到所有的用户自定义密码，需满足以下复杂度要求： 至少包含大写字母、小写字母、数字、特殊符号4种类型字符。 至少8位，最多64位。 出于安全考虑，建议用户定期更换自定义密码（例如三个
Sink一般都是成对出现，用于多个Flume Agent间进行数据中转，因此一般场景下Avro Source和Avro Sink都不会成为性能瓶颈。 模块间性能 根据模块间性能对比，可以看到对于前端是SpoolDir Source的场景下，Kafka Sink和HDFS Sink都能满足吞吐量要求，但是HBase S
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置并发度 env.setParallelism(1); // 解析运行参数 ParameterTool
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置并发度 env.setParallelism(1); // 解析运行参数 ParameterTool
取值范围：1~2147483647 实例数量 在当前所属租户下创建的计算实例个数。 可根据实际需要配置多个计算实例，多个计算实例可自动负载均衡，实现并发度水平扩展。 须知： 配置多个计算实例时： 需确保集群资源充足。单租户多实例需要的资源为单实例资源*实例个数（每个计算实例的规格一致，不支持差异化配置）。
帮助用户快速构建大数据处理中心。 集群管理 以Hadoop为基础的大数据生态的各种组件均是以分布式的方式进行部署，其部署、管理和运维复杂度较高。 MRS集群管理提供了统一的运维管理平台，包括一键式部署集群能力，并提供多版本选择，支持运行过程中集群在无业务中断条件下，进行扩缩容、
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置并发度 env.setParallelism(1); // 解析运行参数 ParameterTool
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