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产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 Trigger Condition 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 非Master角色的FE节点不能接收到最新的元数据镜像文件，系统可靠性降低。 可能原因 Doris服务异常。 处理步骤
xml”添加自定义参数，设置“名称”为“hive.restrict.create.grant.external.table”，“值”为“true”。 选择“MetaStore（角色） > 自定义”，对参数文件“hivemetastore-site.xml”添加自定义参数，设置“名称”为“hive
是，执行2。 否，执行4。 调整线程数告警触发阈值。 在FusionInsight Manager 首页 ，单击“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 > Presto”，找到“线程数 (Coordinator)”或“线程数 (Worker)”配置，单击defaul
RoleName 产生告警的角色名称。 HostName 产生告警的主机名。 Trigger condition 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 发生连接数告警时，表示连接到HiveServer的session数过多，将会导致无法建立新的连接。 可能原因 连接HiveServer的客户端过多。
MRS是否支持变更MRS集群节点？ MRS管理控制台不支持变更集群节点，也不建议用户在ECS管理控制台直接修改MRS集群节点。 如果手动在ECS管理控制台对集群节点执行停止ECS、删除ECS、修改或重装ECS操作系统，以及修改ECS规格的操作，可能影响集群稳定运行。 如果您对MRS集群节点进行了上述
'2019-11-22 23:28:39' put 'hbase_table','4','info:valid','1' 上述数据的modify_time列可设置为当前时间之前的值。 put 'hbase_table','5','info:modify_time','2021-03-03 15:20:39'
IoTDB权限一览 权限名称 说明 用户需要的权限 示例 SET_STORAGE_GROUP 创建存储组，包含设置存储组的权限和设置或取消存储组的存活时间（TTL）。 设置存储组 set storage group to root.ln; set ttl to root.ln 3600000;
WebUI的Flink作业开发界面添加自定义参数“table.optimizer.multi-join-enabled”为“true”开启MultiJoin算子功能，可参考如何创建FlinkServer作业。 SQL示例： CREATE TABLE datagen1 ( id int, f1 int,
存在大量的小文件，在执行重命名文件操作时将会耗费较多时间，此时可以通过设置“spark.sql.files.maxPartitionBytes”与“spark.files.openCostInBytes”来设置一个partiton读取的最大字节，在一个partition中合并多个
补丁号 MRS 3.3.1-LTS.1.1 发布时间 2024-07-24 解决的问题 MRS 3.3.1-LTS.1.1修复问题列表： 解决设置用户密码永久生效后，会产生密码过期告警的问题。 解决Manager的fms进程线程泄露的问题。 解决修改chrony的域名后nodeagent启动失败的问题。
ROPERTIES进行定义，系统会选择数据文件实际大小和设置的blocksize大小中的较大值，作为该数据文件在HDFS上存储的实际blocksize大小。单位为MB，默认值为1024MB，范围为1MB~2048MB。若设置值不在[1, 2048]之间，系统将会报错。 一旦blo
OPERTIES进行定义，系统会选择数据文件实际大小和设置的blocksize大小中的较大值，作为该数据文件在HDFS上存储的实际blocksize大小。单位为MB，默认值为1024MB，范围为1MB~2048MB。如果设置值不在[1, 2048]之间，系统将会报错。 一旦blo
/join并为一个，不但减少了大量的全局barrier，而且无需物化很多中间结果RDD，这将极大地提升性能。Spark把这个叫做流水线（pipeline）优化。 Transformation和Action（RDD的操作） 对RDD的操作包含Transformation（返回值还是
RegionServer以Ephemeral node的方式注册到ZooKeeper中。其中ZooKeeper存储HBase的如下信息：HBase元数据、HMaster地址。 HMaster通过ZooKeeper随时感知各个RegionServer的健康状况，以便进行控制管理。 HBase也可以部署多个HMaster，类似HDFS
图2 sparkPi作业 作业类型选择“SparkSubmit”。 作业名称为“sparkPi”。 执行程序路径配置为OBS上存放程序的地址。例如：obs://sparkpi/program/spark-examples_2.11-2.1.0.jar。 运行程序参数选择“--class”，值填写“org
此，一个文件中的记录总数约为130K。 默认值（60000）大约是此近似值的一半。 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
本Hive业务应用确实没有正确设置此配置，所以被认为不需要做kerberos认证。 分析Hive组件的“jdbc-examples”样例工程，不存在类似问题，是因为该工程的classpath路径下，存在core-site.xml配置文件，此配置文件上设置“hadoop.security
134217728（128MB） 用于设置数据被拆分后的大小。 read.split.metadata-target-size 33554432（32MB） 用于设置元数据被拆分后的大小。 read.split.planning-lookback 10 用于设置拆分数据时的bin数。 read
默认分隔符时，需要设置自定义分隔符，否则会出现数据错乱。 string 否 , 换行分隔符 用户根据数据实际情况，填写字符串作为换行符。支持任何字符串。默认使用操作系统的换行符。 说明： 该配置仅用于MySQL专用连接器，当数据列内容中包含默认分隔符时，需要设置自定义分隔符，否则会出现数据错乱。
存在大量的小文件，在执行重命名文件操作时将会耗费较多时间，此时可以通过设置“spark.sql.files.maxPartitionBytes”与“spark.files.openCostInBytes”来设置一个partiton读取的最大字节，在一个partition中合并多个
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