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Hudi数据表Clean规范 Clean也是Hudi表的维护操作之一，该操作对于MOR表和COW表都需要执行。Clean操作的目的是为了清理旧版本文件（Hudi不再使用的数据文件），这不但可以节省Hudi表List过程的时间，也可以缓解存储压力。 规则 Hudi表必须执行Clean
Flink SQL逻辑开发规则 维表lookup join场景维度表个数不超过五个 Hudi维度表都在TM heap中，当维表过多时heap中保存的维表数据过多，TM会不断GC，导致作业性能下降。 【示例】lookup join维表数5个： CREATE TABLE table1(
在Beeline/JDBCServer模式下连续运行10T的TPCDS测试套会出现内存不足的现象 问题 在Driver内存配置为10G时，Beeline/JDBCServer模式下连续运行10T的TPCDS测试套，会出现因为Driver内存不足导致SQL语句执行失败的现象。 回答
在Beeline/JDBCServer模式下连续运行10T的TPCDS测试套会出现内存不足的现象 问题 在Driver内存配置为10G时，Beeline/JDBCServer模式下连续运行10T的TPCDS测试套，会出现因为Driver内存不足导致SQL语句执行失败的现象。 回答
ALM-45440 ClickHouse副本间不一致 告警解释 当ClickHouse副本数大于1时，系统周期性对复制表进行检查，若数据不同步，则发送告警。副本间所有复制表数据同步后，告警清除。 告警属性 告警ID 告警级别 是否可自动清除 45440 次要 是 告警参数 参数名称
ALM-45442 SQL并发数过高 告警解释 告警模块按30秒周期检测ClickHouse服务的实际并发数，若并发数超过界面配置的并发阈值，系统产生此告警。 当系统检测到实际并发数低于并发阈值时，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否可自动清除 45442 重要 是 告警参数
ALM-45443 集群存在慢SQL查询 告警解释 系统每隔1分钟检测ClickHouse的慢SQL，当检测到有SQL的执行时间大于等于慢SQL阈值时，系统产生此告警。 当系统检测到SQL执行时间小于慢SQL阈值时，告警自动清除。 告警属性 告警ID 告警级别 是否可自动清除 45443
管理Loader数据连接 操作场景 Loader页面支持创建、查看、编辑和删除连接。 创建连接 登录服务页面： 登录FusionInsight Manager，具体请参见访问集群Manager，选择“集群 > 服务”。 选择“Loader”，在“Loader WebUI”右侧，单击链接
ALM-45447 ClickHouse表只读 本章节仅适用于MRS 3.3.1及之后版本。 告警解释 系统每隔1分钟检测一次表的状态，当检测到有表处于只读状态，系统产生告警。当没有表处于只读状态，告警自动消除。 告警属性 告警ID 告警级别 是否可自动清除 45447 次要 是
网络连接超时导致FetchFailedException 问题 在380节点的大集群上，运行29T数据量的HiBench测试套中ScalaSort测试用例，使用以下关键配置（--executor-cores 4）出现如下异常： org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException
网络连接超时导致FetchFailedException 问题 在380节点的大集群上，运行29T数据量的HiBench测试套中ScalaSort测试用例，使用以下关键配置（--executor-cores 4）出现如下异常： org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException
配置Hive分区元数据冷热存储 分区元数据冷热存储介绍 为了减轻元数据库压力，将长时间未使用过的指定范围的分区相关元数据移动到备份表，这一过程称为分区数据冻结，移动的分区数据称为冷分区，未冻结的分区称为热分区，存在冷分区的表称为冻结表。将被冻结的数据重新移回原元数据表，这一过程称为分区数据解冻
配置Hive分区元数据冷热存储 分区元数据冷热存储介绍 为了减轻集群元数据库压力，将长时间未使用过的指定范围的分区相关元数据移动到备份表，这一过程称为分区数据冻结，冻结的分区数据称为冷分区，未冻结的分区称为热分区，存在冷分区的表称为冻结表。将被冻结的数据重新移回原元数据表中，这一过程称为分区数据解冻
MRS集群管理员可根据需要动态修改配置参数以实现在线集群管理。 Capacity Scheduler中每个队列可以限制资源使用量。队列间的资源分配以使用量作为排列依据，使得容量小的队列有竞争优势。
Executor进程Crash导致Stage重试 问题 在执行大数据量的Spark任务（如100T的TPCDS测试套）过程中，有时会出现Executor丢失从而导致Stage重试的现象。查看Executor的日志，出现“Executor 532 is lost rpc with driver
Executor进程Crash导致Stage重试 问题 在执行大数据量的Spark任务（如100T的TPCDS测试套）过程中，有时会出现Executor丢失从而导致Stage重试的现象。查看Executor的日志，出现“Executor 532 is lost rpc with driver
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
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
Spark动态分区插入场景内存优化 操作场景 SparkSQL在往动态分区表中插入数据时，分区数越多，单个Task生成的HDFS文件越多，则元数据占用的内存也越多。这就导致程序GC（Gabage Collection）严重，甚至发生OOM（Out of Memory）。 经测试证明
动态分区插入场景内存优化 操作场景 SparkSQL在往动态分区表中插入数据时，分区数越多，单个Task生成的HDFS文件越多，则元数据占用的内存也越多。这就导致程序GC（Gabage Collection）严重，甚至发生OOM（Out of Memory）。 经测试证明：10240
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