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MRS集群日志 03:48 在线检索和下载MRS集群日志 MapReduce服务 MRS 创建MRS集群用户 05:19 创建MRS集群用户 组件知识培训 MapReduce服务 MRS ClickHouse集群购买及权限管理 20:26 ClickHouse集群购买及权限管理 MapReduce
熔断规则存在统计误差，例如规则running_0004，扫描数据量阈值配置10GB，但是因为判断周期和任务并发影响，可能在15GB甚至更高才进行熔断。
scan_bytes bigint 查询总共扫描的字节数。 scan_rows bigint 查询总共扫描的行数。 return_rows bigint 查询结果返回的行数。 stmt_id int 自增ID。 is_query tinyint 是否为查询语句。
支持客户进行MRS服务相关开源组件漏洞分析，如影响分析、修复建议，由用户负责评估对应的业务影响和进行最终实施。 不支持的服务 不负责提供具体MRS集群和开源大数据组件管理的运维操作，包括参数配置修改、重启、容量规划、组件性能优化以及集群上任何运维操作等。
QueryExecutorImpl.java:1191) at org.postgresql.core.v3.QueryExecutorImpl.execute(QueryExecutorImpl.java:346) 回答： 带有分区条件的查询，Hiveserver会对分区进行优化，避免全表扫描
避免全表扫描，需要查询元数据符合条件的所有分区。 而gaussDB中提供的接口sendOneQuery，调用的sendParse方法中对参数的限制为32767。 如果分区条件数超过32767就异常。 父主题： Hive常见问题
134217728（即128M） spark.files.openCostInBytes 打开文件的预估成本， 按照同一时间能够扫描的字节数来测量。当一个分区写入多个文件时使用。高估更好，这样小文件分区将比大文件分区更先被调度。 4M 父主题： Spark SQL性能调优
HBase单表查询范围扫描优化 HBase单表查询范围扫描优化是指根据HBase的列的谓词条件尝试自动推断rowkey的起止地址，在tableScan的时候设置hbase scan起止地址从而提高访问性能。
Kafka可以实时接受来自外部的消息，并提供给在线以及离线业务进行处理。 Kafka与其他组件的具体的关系如下图所示： 图1 与其他组件关系 父主题： Kafka
134217728（即128M） spark.files.openCostInBytes 打开文件的预估成本， 按照同一时间能够扫描的字节数来测量。当一个分区写入多个文件时使用。高估更好，这样小文件分区将比大文件分区更先被调度。 4M 父主题： Spark SQL性能调优
134217728（即128M） spark.files.openCostInBytes 打开文件的预估成本， 按照同一时间能够扫描的字节数来测量。当一个分区写入多个文件时使用。高估更好，这样小文件分区将比大文件分区更先被调度。 4M 父主题： Spark SQL性能调优
134217728（即128M） spark.files.openCostInBytes 打开文件的预估成本， 按照同一时间能够扫描的字节数来测量。当一个分区写入多个文件时使用。高估更好，这样小文件分区将比大文件分区更先被调度。 4M 父主题： Spark SQL性能调优
TLSv1协议存在安全漏洞，请谨慎使用。
TLSv1协议存在安全漏洞，请谨慎使用。
新增SQL平均运行时间监控、扫描分区数监控，user、ip维度监控。 Hive支持对自读自写的SQL进行拦截。 解决ovewrite znode写满后无法创建znode任务，没有对异常捕获的问题。
回答 当一个在线的RegionServer突然运行停止，会在HMaster Web UI中显示处于“Dead Region Servers”状态。
建表时分区不要超过10万个，分区太多会影响元数据加载速度，阻塞查询 Impala元数据和分区、文件数量正相关，太多分区会导致Impala元数据占用内存过大，刷新元数据时需要扫描的分区文件就越多，极大地降低查询效率。
回答 当一个在线的RegionServer突然运行停止，会在HMaster Web UI中显示处于“Dead Region Servers”状态。
异步Compaction会进行如下两个步骤： 调度Compaction：由入湖作业完成，在这一步，Hudi扫描分区并选出待进行compaction的FileSlice，最后CompactionPlan会写入Hudi的Timeline。
异步Compaction会进行如下两个步骤： 调度Compaction：由入湖作业完成，在这一步，Hudi扫描分区并选出待进行compaction的FileSlice，最后CompactionPlan会写入Hudi的Timeline。
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