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(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
TestPipeline_NettySink { def main(args: Array[String]): Unit = { val 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
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。
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。
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
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
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
*********************"); // 构造执行环境 StreamExecutionEnvironment 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
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
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
性能调优建议 建议预先创建Topic，根据业务需求合理规划Partition数目，Partition数目限制了消费者的并发数。 消息key值选取一定是可变的，防止由于消息key值不变导致消息分布不均匀。 消费者尽量使用主动提交offset的方式，避免重复消费。
(String[] args) throws Exception{ StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置job的并发度为
*********************"); // 构造执行环境 StreamExecutionEnvironment 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。
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
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
性能调优建议 建议预先创建Topic，根据业务需求合理规划Partition数目，Partition数目限制了消费者的并发数。 消息key值选取一定是可变的，防止由于消息key值不变导致消息分布不均匀。 消费者尽量使用主动提交offset的方式，避免重复消费。
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