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由于Timeout waiting for task异常导致Shuffle FetchFailed 问题 使用JDBCServer模式执行100T的TPCDS测试套，出现Timeout waiting for task异常导致Shuffle FetchFailed，Stage一直重试
若HDFS目录的磁盘空间配额不足，则操作失败并发生以下异常。
健康检查时，误将JDBCServer Kill 问题 健康检查方案中，在并发执行的语句达到线程池上限后依然会导致健康检查命令无法执行，从而导致健康检查程序超时，然后把Spark JDBCServer进程Kill。
处理步骤 根据当前BE实例的个数和待导入文件的大小修改单个BE的任务的最大扫描量和最大并发数。操作如下： 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Doris”，在概览界面查看“Leader所在的主机”的IP地址，确认主FE所在节点。
健康检查时，误将JDBCServer Kill 问题 健康检查方案中，在并发执行的语句达到线程池上限后依然会导致健康检查命令无法执行，从而导致健康检查程序超时，然后把Spark JDBCServer进程Kill。
如果HDFS目录的磁盘空间配额不足，则操作失败并发生以下异常。
由于Timeout waiting for task异常导致Shuffle FetchFailed 问题 使用JDBCServer模式执行100T的TPCDS测试套，出现Timeout waiting for task异常导致Shuffle FetchFailed，Stage一直重试
使用JDBCServer执行TPC-DS测试套，默认参数配置下也报了很多错误：Executor Lost等。而当配置Driver内存为30g，executor核数为2，executor个数为125，executor内存为6g时，所有任务才执行成功。
使用JDBCServer执行TPC-DS测试套，默认参数配置下也报了很多错误：Executor Lost等。而当配置Driver内存为30g，executor核数为2，executor个数为125，executor内存为6g时，所有任务才执行成功。
“数据节点滚动重启并发数” 1 采用分批并发滚动重启策略的数据节点实例每一个批次重启的实例数，默认为1。 说明： 该参数仅对同时满足“采用并发滚动策略”和“实例为数据节点”两个条件时才有效。
查看MRS作业详情和日志 用户通过管理控制台可在线查看当前MRS集群内所有作业的状态详情，以及作业的详细配置信息和运行日志信息。 由于Spark SQL和Distcp作业在后台无日志，因此运行中的Spark SQL和Distcp作业不能在线查看运行日志信息。
使用ThriftServer执行TPC-DS测试套，默认参数配置下也报了很多错误：Executor Lost等。而当配置Driver内存为30g，executor核数为2，executor个数为125，executor内存为6g时，所有任务才执行成功。
Kafka应用开发建议 同一个组的消费者的数量建议与待消费的Topic下的Partition数保持一致 若同一个组的消费者数量多于Topic的Partition数时，会有多余的消费者一直无法消费该Topic的消息，若消费者数量少于Topic的Partition数时，并发消费得不到完全体现
数据节点滚动重启并发数 1 采用分批并发滚动重启策略的数据节点实例每一个批次重启的实例数，默认为1。 说明： 该参数仅对同时满足“采用并发滚动策略”和“实例为数据节点”两个条件时才有效。
ClickHouse概述 ClickHouse表引擎介绍 表引擎在ClickHouse中的作用十分关键，不同的表引擎决定了： 数据存储和读取的位置 支持哪些查询方式 能否并发式访问数据 能不能使用索引 是否可以执行多线程请求 数据复制使用的参数 其中MergeTree和Distributed
当客户从MRS管控面提交作业，随着任务量的增大或者任务并发较高，有可能会导致Executor内存不足，导致占用CPU较高、Executor进程OOM等问题。 解决步骤 通过root用户登录Master1或Master2其中任意一节点，执行以下命令切换到omm用户。
ClickHouse概述 ClickHouse表引擎介绍 表引擎在ClickHouse中的作用十分关键，不同的表引擎决定了： 数据存储和读取的位置 支持哪些查询方式 能否并发式访问数据 能不能使用索引 是否可以执行多线程请求 数据复制使用的参数 其中MergeTree和Distributed
集群并发 由于ClickHouse单个SQL会最大化使用每个主机上的CPU/内存/IO资源，对于复杂SQL查询（复杂聚合、复杂join计算）能够支持50~100并发，对于简单的SQL查询，支持100~200左右查询。
查询时能够有效裁剪数据扫描量，最大限度地利用集群的并发性能，从而提升查询性能。 父主题： 组件介绍
Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。 Flink整个系统包含三个部分： Client Flink Client主要给用户提供向Flink系统提交用户任务（流式作业）的能力。
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