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Bucket，需按照已有的数据量来进行分区分桶，能更好的提升导入及查询性能。Auto Bucket会造成Tablet数量过多，最终导致有大量的小文件。 创建表时的副本数必须至少为2，默认是3，禁止使用单副本。 没有聚合函数列的表不应该被创建为AGGREGATE表。 创建主键表时需保持主键的列唯一，不建议将所有列
Kerberos服务在收到ST请求后，校验其中的TGT合法后，生成对应的应用服务的ST，再使用应用服务密钥将响应消息进行加密处理。 应用客户端收到ST响应消息后，将ST打包到发给应用服务的消息里面传输给对应的应用服务端（Application Server）。 应用服务端收到请求后，使用本端应用服务对应的密钥解析其
s服务器的安全会话。 Kerberos服务在收到TGT请求后，会解析其中的参数来生成对应的TGT，使用客户端指定的用户名的密钥进行加密响应消息。 应用客户端收到TGT响应消息后，解析获取TGT，此时，再由应用客户端（通常是rpc底层）向Kerberos服务获取应用服务端的ST（Server
面指定的操作，系统就得到了恢复。下面介绍了如何利用这样的概念保证接收到的数据的持久性。 Kafka数据源使用Receiver来接收数据，是Executor中的长运行任务，负责从数据源接收数据，并且在数据源支持时还负责确认收到数据的结果（收到的数据被保存在Executor的内存中，
对于minor压缩，在阶段1中要合并的segment数量和在阶段2中要合并的已压缩的segment数量。 如何调优 每次CarbonData加载创建一个segment，如果每次加载的数据量较小，将在一段时间内生成许多小文件，影响查询性能。配置该参数将小的segment合并为一个大的segment，然后对数据进行排序，可提高查询性能。
对于minor压缩，在阶段1中要合并的segment数量和在阶段2中要合并的已压缩的segment数量。 如何调优 每次CarbonData加载创建一个segment，如果每次加载的数据量较小，将在一段时间内生成许多小文件，影响查询性能。配置该参数将小的segment合并为一个大的segment，然后对数据进行排序，可提高查询性能。
原因分析：MergeTree的merge的速度跟不上目录生成的速度，数据目录越来越多就会抛出这个异常。 建议 一次只插入一个分区内的数据 如果数据属于不同的分区，则每次插入，不同分区的数据会独立生成part文件，导致part总数量膨胀，建议一批插入的数据属于同一个分区。 写入速率
当初始Executor为0时，为什么INSERT INTO/LOAD DATA任务分配不正确，打开的task少于可用的Executor？ 问题 当初始Executor为0时，为什么INSERT INTO/LOAD DATA任务分配不正确，打开的task少于可用的Executor？ 回答 在这种场景下，CarbonData会给每个节点分配一个INSERT
当初始Executor为0时，为什么INSERT INTO/LOAD DATA任务分配不正确，打开的task少于可用的Executor？ 问题 当初始Executor为0时，为什么INSERT INTO/LOAD DATA任务分配不正确，打开的task少于可用的Executor？ 回答 在这种场景下，CarbonData会给每个节点分配一个INSERT
Storm核心数据结构，是消息传递的基本单元，不可变Key-Value对，这些Tuple会以一种分布式的方式进行创建和处理。 Stream Storm的关键抽象，是一个无边界的连续Tuple序列。 Topology 在Storm平台上运行的一个实时应用程序，由各个组件（Component）组成的一个DAG（Directed
ZooKeeper”信息。 回答 问题原因 使用的krb5.conf、user.keytab文件不是最新的，或者文件与示例代码里填写登录用户不匹配。 使用客户端环境的时间与连接的集群时间差大于5分钟。 解决措施 检查代码下载最新的用户的认证凭据文件。 查看集群环境和客户端环境的时间是否相差在5分钟之内，若超过5分钟，请修改客户端环境时间。
MRS对外提供了基于Spark组件的应用开发样例工程，本实践用于指导您创建MRS集群后，获取并导入样例工程并在本地进行编译调测，用于实现从Hive表中读取数据并重新写入HBase表。 本章节对应示例场景的开发思路： 查询指定Hive表的数据。 根据表中数据的key值去HBase指定表中做查询。
集群上可以存在多个资源集合来支持多个用户的不同需求。 MRS支持细粒度权限管理，结合华为云IAM服务提供的一种细粒度授权的能力，可以精确到具体服务的操作、资源以及请求条件等。基于策略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。例如：针对MRS服务，管理
由于客户端选择服务端的策略是随机的，可能会出现会话随机分配不均匀的情况，进而可能引起实例间的负载不均衡。 实例进入维护模式（即进入此模式后不再接受新的客户端连接）后，当达到退服超时时间，仍在此实例上运行的业务有可能会发生失败。 URL连接介绍 多主实例模式 多主实例模式的客户端读取Zo
80及以下版本，成功利用漏洞可绕过autoType限制，实现远程任意执行代码。 影响风险 存在漏洞的业务被攻击时，将可能导致攻击者远程在业务平台中执行任意代码。 预防与建议 在产品未发布对应解决方案前，建议您参考以下的相关预防措施。 加固物理设备安全边界，防止外网直接访问及攻击内网管理平面。 排查
n下一个RDD的算子。如果直接翻译到物理实现，是很不经济的：一是每一个RDD（即使是中间结果）都需要物化到内存或存储中，费时费空间；二是join作为全局的barrier，是很昂贵的，会被最慢的那个节点拖死。如果子RDD的分区到父RDD的分区是窄依赖，就可以实施经典的fusion优
n下一个RDD的算子。如果直接翻译到物理实现，是很不经济的：一是每一个RDD（即使是中间结果）都需要物化到内存或存储中，费时费空间；二是join作为全局的barrier，是很昂贵的，会被最慢的那个节点拖死。如果子RDD的分区到父RDD的分区是窄依赖，就可以实施经典的fusion优
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
Dependency（RDD的依赖） RDD的依赖分别为：窄依赖和宽依赖。 图1 RDD的依赖 窄依赖：指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用。 宽依赖：指子RDD的分区依赖于父RDD的所有分区。 窄依赖对优化很有利。逻辑上，每个RDD的算子都是一个fork/join
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