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如何处理HetuEngine SQL运行过程中报错Encountered too many errors 问题 HetuEngine的业务SQL运行过程中，出现如下报错： Encountered too many errors talking to a worker node. The
操作场景 本章节介绍在存算分离场景下如何配置HetuEngine任务中集成MemArtsCC缓存，MemArtsCC会将热点数据存储在计算侧集群，可以起到降低OBS服务端带宽的作用，利用MemArtsCC的本地存储，访问热点数据不必跨网络，可以提升HetuEngine的数据读取效率。
本章节提供了如何使用FlinkServer将Kafka数据写入到Doris中，和Doris数据和Kafka数据的Lookup Join操作指导。 前提条件 集群中已安装Doris、HDFS、Yarn、Flink和Kafka等服务。 待连接Doris数据库的节点与MRS集群网络互通。 创建具有Doris管理权限的用户。
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，任务无法正常完成。
not exist，但是stat命令能够获取到node状态。 回答 由于网络问题或者数据量大导致leader和follower数据不同步。 解决方法是客户端连接到Leader实例进行删除操作。 具体过程是首先根据如何查看哪个ZooKeeper实例是Leader查看Leader所在节点IP，使用连接客户端命令zkCli
如何让不同的业务程序分别用不同的Yarn队列？ 问： 如何让不同的业务程序分别用不同的Yarn队列？ 答： 在Manager页面上创建一个新的租户，然后将不同的集群业务用户绑定至不同的租户。 操作步骤 登录FusionInsight Manager，单击“租户资源”。 在左侧租户
作业无法提交如何定位？ 问题背景与现象 通过DataArts Studio或者在MRS管理控制台无法提交作业。 问题影响 作业无法提交，业务中断。 处理步骤 确认异常来源。 查看作业日志中收到的错误码，确认错误码是属于APIG还是MRS。 若是公共APIG的错误码（APIG的错误
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
at java.lang.Thread.run(Thread.java:748) 回答 上述问题可能是因为网络内存枯竭而导致的。 问题的解决方案是根据实际场景适当增大网络设备的阈值级别。 例如： [root@xxxxx ~]# cat /proc/sys/net/ipv4/ne
检查所有节点管理平面网络是否互通 登录FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 告警 > 告警”。 查看当前集群是否存在“ALM-12089 节点间网络互通异常”或“节点故障”等告警。 是，节点间网络不互通，请联系运维人员修复。 否，节点间网络互通，检查结束。 检查弹性伸缩是否关闭
检查所有节点管理平面网络是否互通 登录FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 告警 > 告警”。 查看当前集群是否存在“ALM-12089 节点间网络互通异常”或“节点故障”等告警。 是，节点间网络不互通，请联系运维人员修复。 否，节点间网络互通，检查结束。 检查弹性伸缩是否关闭
not exist，但是stat命令能够获取到node状态。 回答 由于网络问题或者数据量大导致leader和follower数据不同步。 解决方法是客户端连接到Leader实例进行删除操作。 具体过程是首先根据如何查看哪个ZooKeeper实例是Leader查看Leader所在节点IP，使用连接客户端命令zkCli
配置Hive对接MemArtsCC 操作场景 本章节介绍在存算分离场景下如何配置Hive任务中集成MemArtsCC缓存，MemArtsCC会在将热点数据存储在计算侧集群，可以起到降低OBS服务端带宽的作用，利用MemArtsCC的本地存储，访问热点数据不必跨网络，可以提升Hive的数据读取效率。 前提条件
配置在Spark对接MemArtsCC 操作场景 本章节介绍在存算分离场景下如何配置Spark任务中集成MemArtsCC缓存，MemArtsCC会在将热点数据存储在计算侧集群，可以起到降低OBS服务端带宽的作用，利用MemArtsCC的本地存储，访问热点数据不必跨网络，可以提升Spark的数据读取效率。 前提条件
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，任务无法正常完成。
at java.lang.Thread.run(Thread.java:748) 回答 上述问题可能是因为网络内存枯竭而导致的。 问题的解决方案是根据实际场景适当增大网络设备的阈值级别。 例如： [root@xxxxx ~]# cat /proc/sys/net/ipv4/ne
ClickHouse数据查询 数据查询规则 禁止select *查询 只查询需要的字段可以减少磁盘io和网络io，提升查询性能。 使用uniqCombined替代distinct uniqCombined对去重逻辑进行了优化，通过近似去重提升十倍查询性能，如果对查询允许有误差，可
检查所有节点管理平面网络是否互通 登录FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 告警 > 告警”。 查看当前集群是否存在“ALM-12089 节点间网络互通异常”、“节点故障”告警。 是，节点间网络不互通，请联系运维人员修复。 否，节点间网络互通，检查结束。 检查弹性伸缩是否关闭
中添加的用户本地IP是否发生变化。 检查浏览器：检查本地浏览器是否正常，例如是否配置了内部网络代理、是否添加了会拦截用户Token的安全设置。 检查Manager：EIP、安全组等相关网络配置正常的情况下，检查Manager是否运行正常。 检查用户密码：登录Manager使用的用户密码错误或失效。
检查所有节点管理平面网络是否互通 登录FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 告警 > 告警”。 查看当前集群是否存在“ALM-12089 节点间网络互通异常”或“节点故障”等告警。 是，节点间网络不互通，请联系运维人员修复。 否，节点间网络互通，检查结束。 检查弹性伸缩是否关闭
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