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IoTDB客户端只能连接一个IoTDBServer，大量并发使用同一个客户端会对该客户端连接的IoTDBServer造成压力，可以根据业务需求连接多个不同的客户端来达到负载均衡。 使用SessionPool复用连接 分布式在Session内部做了缓存，实现客户端时避免每次读写都新建Session，或者使用SessionPool进行复用连接。
过200。 部署负载均衡组件，查询基于负载均衡组件进行，避免单点查询压力太大影响性能。 ClickHouse支持连接集群中的任意节点查询，如果查询集中到一台节点，可能会导致该节点的压力过大并且可靠性不高。建议使用ClickHouseBalancer或者其他负载均衡服务，均衡查询负载，提升可靠性。
工具无缝对接。 FE 主要负责用户请求的接入、查询解析规划、元数据的管理、节点管理相关工作。 BE 主要负责存储数据、执行查询计划、副本负载均衡。 Leader Leader为Follower组中选举出来的一种角色。 Follower 一条元数据日志需要在多数Follower节点写入成功，才算成功。
高可用HA部署架构 MRS服务提供了基于ELB的HA部署架构，可以将用户访问流量自动分发到多台后端节点，扩展系统对外的服务能力，实现更高水平的应用容错。如图3所示，客户端应用请求集群时，使用ELB（Elastic Load Balance）来进行流量分发，通过ELB的轮询机制，写不同节点上的本地表（Local
发挥MPP查询时并行计算能力，避免数据在shard间倾斜计算出现木桶效应，导致SQL查询性能较差。 可通过弹性负载均衡（Elastic Load Balance，简称ELB）访问ClickHouse，来实现数据均匀。 Shard内数据副本高可靠存储 数据写入单shard中的一个副
的时间进行重启，以降低对业务持续性的影响。操作卸载补丁之前需要在FusionInsight Manager界面选择“系统 > 第三方AD”中关闭AD对接。 MRS 3.2.0-LTS.1.5的补丁安装/卸载完成后都需要在FusionInsight Manager界面重启Flink
group)有多个consumer先后启动，就是一个消费者组内有多个consumer同时消费多个partition数据，consumer端也会有负载均衡（consumer个数小于partitions数量时）。 consumer实际上是靠存储在zk中的临时节点来表明针对哪个topic的哪个
色同名，因此将DataNode更名为IoTDBServer，如图2所示。 ConfigNode：管理角色，负责DataNode数据分片，负载均衡等。 IoTDBServer（DataNode）：存储角色，负责数据存储、查询和写入等功能。 图2 IoTDB分布式架构 IoTDB原理
/srv/BigData/yarn/data2/nm/containerlogs。这样数据就会存储在所有设置的目录中，一般会是在不同的设备中。为保证磁盘IO负载均衡，需要提供几个路径且每个路径都对应一个单独的磁盘。应用程序的本地化后的日志目录存在于相对路径/application_%{appid}中
理平面）服务，即OMS LDAP LDAP2 部署在集群中的LdapServer（业务平面）服务 Kerberos1访问LDAP数据：以负载均衡方式访问主备LDAP1两个实例和双备LDAP2两个实例。只能在主LDAP1主实例上进行数据的写操作，可以在LDAP1或者LDAP2上进行数据的读操作。
/srv/BigData/yarn/data2/nm/containerlogs。这样数据就会存储在所有设置的目录中，一般会是在不同的设备中。为保证磁盘IO负载均衡，需要提供几个路径且每个路径都对应一个单独的磁盘。应用程序的本地化后的日志目录存在于相对路径/application_%{appid}中
Agent1，2，3）负责处理日志，汇聚节点（Agent4）负责写入HDFS，每个收集节点的Agent可以选择多个汇聚节点，这样可以实现负载均衡。 图3 Flume级联结构图 Flume的架构和详细原理介绍，请参见：https://flume.apache.org/releases/1
两个值且以逗号分隔，则记录第一个值，并将该值填入“Start Gtidset”，如下图所示，“Start Gtidset”值为“13a90ad1-1f02-11ee-9ba9-fa163e6190d3:1-2794”： 父主题： CDL常见问题
集群地址。如果通过公网地址连接，请指定为集群“公网访问域名”，如果通过内网地址连接，请指定为集群“内网访问域名”。如果通过弹性负载均衡连接，请指定为“弹性负载均衡地址”。 username和password：连接数据库的用户名及密码。命令中如果携带认证密码信息可能存在安全风险，在执
均衡Kafka扩容节点后数据 操作场景 用户可以在Kafka扩容节点后，在客户端中执行Kafka均衡工具来均衡Kafka集群的负载。 本章节内容适用于MRS 3.x之前版本。3.x及之后版本请参考配置Kafka数据均衡工具。 前提条件 MRS集群管理员已明确业务需求，并准备一个K
配置TaskManager内存。 TaskManager的内存主要用于任务执行、通信等。当一个任务很大的时候，可能需要较多资源，因而内存也可以做相应的增加。 将在使用yarn-session命令时，添加“-tm MEM”参数设置内存。 将在使用yarn-cluster命令时，添加“-ytm
MapReduce中的实现方式大体如下： Map任务分别将两个表文件的记录处理成（Join Key，Value），然后按照Join Key做Hash分区后，送到不同的Reduce任务里去处理。 Reduce任务一般使用Nested Loop方式递归左表的数据，并遍历右表的每一行，对于相等的Join
参数解释： core节点管控分离限制，管控分离模板下core节点的限制，包括节点数，磁盘等限制。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 core_combine NodeConstraint object 参数解释： core节点管控合设限制，管控合设模板下core节点的限制，包括节点数，磁盘等限制。
<系统域名>@<系统域名> 说明： “flume_server/hadoop.<系统域名>”为用户名，用户的用户名所包含的系统域名所有字母为小写。例如“本端域”参数为“9427068F-6EFA-4833-B43E-60CB641E5B6C.COM”，用户名为“flume_server/hadoop
SELECT map_zip_with(MAP(ARRAY[1, 2, 3], ARRAY['a', 'b', 'c']), -- {1 -> ad, 2 -> be, 3 -> cf} MAP(ARRAY[1, 2, 3], ARRAY['d'
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