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Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高 保证无数据丢失 容错性好 多语言 易于构建和操控 父主题： Storm应用开发概述
TLSv1协议存在安全漏洞，请谨慎使用。 操作步骤 获取运行在Yarn上的任务的具体信息。
支持日志在线检索和日志收集。 支持在线检索ClickHouse日志内容。
优化数据结构 把数据按列存放，读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时，通过设置spark.shuffle.consolidateFiles为true，来合并shuffle中间文件，减少shuffle文件的数量，减少文件IO操作以提升性能。
注意： 将此值设置的太低，将产生很多误报，并且索引查找将必须扫描比其所需的更多的文件；如果将其设置的非常高，将线性增加每个数据文件的大小（每50000个条目大约4KB）。 60000 hoodie.index.bloom.fpp 根据条目数允许的错误率。
图3 防护主机数量 步骤二 安装Agent Linux版本 Windows版本 Agent是用于执行检测任务，全量扫描主机，实时监测主机的安全状态。 步骤三 开启主机防护 开启主机安全防护时，按照一台主机对应一个配额的关系进行绑定，只有绑定配额的主机才能正常防护。
优化数据结构 把数据按列存放，读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时，通过设置spark.shuffle.consolidateFiles为true，来合并shuffle中间文件，减少shuffle文件的数量，减少文件IO操作以提升性能。
优化数据结构 把数据按列存放，读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时，通过设置spark.shuffle.consolidateFiles为true，来合并shuffle中间文件，减少shuffle文件的数量，减少文件IO操作以提升性能。
1296000 yarn.log-aggregation.retain-check-interval-seconds 设置扫描HDFS保存的Container聚合日志的间隔时间。单位：秒。
TLSv1协议存在安全漏洞，请谨慎使用。 操作步骤 获取运行在Yarn上的任务的具体信息。
查询吞吐利用查询SQL的分桶剪裁优化避免了全桶扫描，以提升查询性能。 分桶列的选取：优先考虑数据较为均匀且常用于查询条件的列作为分桶列。
Impala与HBase间的关系 Impala表默认使用存储在HDFS上的数据文件，便于全表扫描的批量加载和查询。但是，HBase可以提供对OLTP样式组织的数据的便捷高效查询。 父主题： 组件介绍
在SQL前加explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers)分析执行计划，发现执行时需要全表扫描。 查看索引，发现不满足最左匹配原则。 处理步骤 重建索引。
增加namespace表在线等待超时周期，保证Master有足够的时间协调RegionServer workers split任务，避免一次次重复相同的任务。
staging/history/done_intermediate 固定目录 所有任务运行完成后，临时存放/tmp/hadoop-yarn/staging目录下文件 否 MR任务日志丢失 /tmp/hadoop-yarn/staging/history/done 固定目录 周期性扫描线程定期将
1296000 yarn.log-aggregation.retain-check-interval-seconds 设置扫描HDFS保存的Container聚合日志的间隔时间。单位：秒。
fieldADesc = new HColumnDescriptor("value".getBytes()); fieldADesc.setBlockCacheEnabled(false); HBase不支持条件查询和Orderby等查询方法，存储按照字典排序，读取只支持Rowkey扫描
集群管理 集群生命周期管理 集群在线扩缩容 创建Task节点 自动弹性伸缩 节点隔离 升级Master节点规格 节点标签管理 父主题： 产品功能
数据查询建议 建议查询指定分区 通过指定分区字段会减少底层数据库扫描的文件数量，提升查询性能，实际经验：700个分区的千列大表，需要查询一个分区中有7000万数据，其他699个分区中无数据，虽然只有一个分区有数据，其他分区无数据，但是查询指定分区为百毫秒级性能，没有指定分区查询性能为
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。 熔断规则存在边界效应，例如某个Job直到最后几个task才超过阈值，在执行熔断前任务恰好完成，则无法真正取消Job。
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