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新最近一次全量备份的备份数据，所以不会产生新的恢复点。 在“备份配置”，勾选“DBService”和“Kafka”。 在“DBService”的“路径类型”，选择一个备份目录的类型。具体参数配置要求请参考7。 在“Kafka”的“路径类型”，选择一个备份目录的类型。具体参数配置要求请参考7。
域展示）等场景下。 为保证Hive服务的高可用性、用户数据的安全及访问服务的可控制，在开源社区的Hive-3.1.0版本基础上，Hive新增如下特性： 基于Kerberos技术的安全认证机制。 数据文件加密机制。 完善的权限管理。 开源社区的Hive特性，请参见https://cwiki
域展示）等场景下。 为保证Hive服务的高可用性、用户数据的安全及访问服务的可控制，在开源社区的Hive-3.1.0版本基础上，Hive新增如下特性： 基于Kerberos技术的安全认证机制。 数据文件加密机制。 完善的权限管理。 开源社区的Hive特性，请参见https://cwiki
、Oozie、CDL的元数据。恢复DBService的数据将恢复全部相关组件的元数据。 对系统的影响 数据恢复后，会丢失从备份时刻到恢复时刻之间的数据。 数据恢复后，依赖DBService的组件可能配置过期，需要重启配置过期的服务。 元数据恢复后，Kafka的消费者在ZooKee
实际上任务却扫描了所有的分区再来计算b=xxx的数据，因此任务计算的很慢。并且因为需要扫描所有文件，会有大量的OBS请求发送。 MRS默认开启基于分区统计信息的执行计划优化，相当于自动执行Analyze Table（默认开启的设置方法为spark.sql.statistics.
并行度控制任务的数量，影响操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到更优。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀的分布在各个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力。
er上的replication节点下都有自己的znode。它包含每个对等集群的一个znode。 当RegionServer故障时，主集群的每个RegionServer都会通过watcher收到通知，并尝试锁定故障RegionServer的znode，包含它的队列。成功创建的Reg
并行度控制任务的数量，影响操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到更优。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀的分布在各个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力。
主备集群上的时间必须一致，而且主备集群上的NTP服务必须使用同一个时间源。 当主集群HBase服务关闭时，Zookeeper和HDFS服务应该启动并运行。 该工具应该由启动HBase进程的系统用户运行。 如果处于安全模式，请确保备集群的HBase系统用户具有主集群HDFS的读取权限
数信息中2查询到的cluster集群标识符。 default本地表所在的数据库名称。 test为本地表名称，该例中为2中创建的表名。 （可选的）分片键（sharding key） 该键与config.xml中配置的分片权重（weight）一同决定写入分布式表时的路由，即数据最终落
事件ID 事件信息的ID。 事件名称 事件信息的名称。 事件级别 事件级别。分为紧急、重要、次要、提示四个级别。 产生时间 事件产生的时间。 对象 事件可能的原因提示。 序列号 系统产生的事件计数。 定位信息 定位事件的详细信息。主要包含以下信息： 来源：产生事件的集群名称 服务名：产生事件的服务名称
系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 业务失败：进程使用率超过阈值时，无法切换到omm用户。无法创建新的omm线程，可能会导致作业运行失败。 可能原因 告警阈值配置不合理。 omm用户可以同时打开的进程（包括线程）的最大个数配置不合理。 同时打开的进程过多。 处理步骤
设备上。但在逻辑上，一列数据可以看成是由相同类型的元素构成的一个数组， 一行数据的所有列值在各自的数组中按照列顺序排列，即拥有相同的数组下标。数组下标是隐式的，不需要存储。表中所有的行按照维度列，做多重排序，排序后的位置就是该行的行号。 索引 StarRocks通过前缀索引 (Prefix
hold”参数以百分比的形式配置忽略黑名单节点的阈值。建议根据集群规模，适当增大该参数的值，如3个节点的集群， 建议增大到50%。 Superior调度器的框架设计是基于时间的异步调度，当NodeManager故障后，ResourceManager无法快速的感知到NodeMana
hold”参数以百分比的形式配置忽略黑名单节点的阈值。建议根据集群规模，适当增大该参数的值，如3个节点的集群， 建议增大到50%。 Superior调度器的框架设计是基于时间的异步调度，当NodeManager故障后，ResourceManager无法快速的感知到NodeMana
心的大数据平台向以多租户为核心的大数据平台转变，更好的适应现代企业多租户应用环境，如图2所示。 图2 以用户为核心的平台和以多租户为核心的平台 对于以用户为核心的大数据平台，用户直接访问并使用全部的资源和服务。 用户的应用可能只用到集群的部分资源，资源利用效率低。 不同用户的数据可能存放在一起，难以保证数据安全。
FE中和BE交互的线程池中正在排队的任务数超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检查FE中和BE交互的线程池中正在排队的任务数，当检查到该值超出阈值（默认值为10）时产生该告警。该线程池为FE端ThriftServer的工作线程池，对应“fe.conf”文件中的“rpc_port”，用于和BE进行交互。
HetuEngine支持物化视图及自动刷新。 HetuEngine支持配置IoTDB数据源。 Hudi 升级到0.11.0版本。 IoTDB 新增组件，一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的服务。 集群管理 支持补丁在线推送及更新。 组件版本信息 表1 MRS组件版本信息 组件
Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。
(1 row) mask_hash(string|char|varchar str) →varchar 描述：返回基于str的散列值。散列是一致的，可以用于跨表连接被屏蔽的值。对于非字符串类型，返回NULL。 select mask_hash('panda');
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