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TestPipeline_NettySink { def main(args: Array[String]): Unit = { val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 设置job的并发度为
TestPipeline_NettySink { def main(args: Array[String]): Unit = { val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 设置job的并发度为
请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除 此告警修复后，系统会自动清除此告警，无需手工清除。 参考信息 不涉及。 父主题： MRS集群告警处理参考
************************************************") // 构造执行环境 val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 设置并发度
解决Hive限制动态分区下并发写数据场景的问题。 解决Hive并发插入不同分区，存在分区数据丢失问题。 Hive监控增强适配。 解决Hive localTask并发较大时导致本地/opt/Bigdata/tmp文件inode满的问题。
水平扩展性好，如果数据量越大，产生的分片就越多，所以只要增加任务的并发数，就可以获得较理想的性能；反之，减少任务并发数，就可以节省资源。 简化数据分片逻辑，不需要考虑“精度丢失”、“类型兼容”和“绑定变量”等问题。
************************************************") // 构造执行环境 val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 设置并发度
查看失败作业日志进行故障修复，或联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。操作结束。 若无法在Yarn页面上查看日志，可通过HDFS下载日志。
查看失败作业日志进行故障修复，或联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。操作结束。 若无法在Yarn页面上查看日志，可通过HDFS下载日志。
水平扩展性好，如果数据量越大，产生的分片就越多，所以只要增加任务的并发数，就可以获得较理想的性能；反之，减少任务并发数，就可以节省资源。 简化数据分片逻辑，不需要考虑“精度丢失”、“类型兼容”和“绑定变量”等问题。
补丁基本信息 补丁号 MRS 3.3.1-LTS.1.2 发布时间 2024-08-19 解决的问题 MRS 3.3.1-LTS.1.2修复问题列表： 解决Doris集群产生RFC请求耗时超过阈值的误告警问题 解决Doris的BE实例crash重启的问题 解决Doris物化视图测试时出现过
(String[] args) throws Exception{ StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置job的并发度为
(String[] args) throws Exception{ StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置job的并发度为
(String[] args) throws Exception{ StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置job的并发度为
****************************************") // 构造执行环境 val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 设置并发度
请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除 此告警修复后，系统会自动清除此告警，无需手工清除。 参考信息 无。 父主题： MRS集群告警处理参考
****************************************") // 构造执行环境 val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 设置并发度
通过控制单个任务并发的map数或减少每个节点下运行task的内存，降低节点负载。 升级ZooKeeper数据磁盘，如SSD等。 父主题： HBase故障排除
TestPipeline_NettySink { def main(args: Array[String]): Unit = { val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 设置job的并发度为
如果是高并发点查询，建议开启行存储（Doris 2.x版本支持），并且使用PreparedStatement查询。 亿级以上表数据查询必须设置分区分桶条件。 禁止对分区表执行全分区数据扫描操作。
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