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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
auth.user：在Kibana中创建的具有1创建的索引的操作权限的用户密码及用户名，详细内容请参见使用Kibana创建用户并授权。 es.nodes：需要连接的IP，可登录CSS管理控制台，在集群列表的“内网访问地址”列即可查看对应集群的IP地址。 es.port：外部访问El
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。
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
第一次采集的数据中，第4列的数字是“rd_ios_old”，第8列的数字是“wr_ios_old”，第13列的数字是“tot_ticks_old”。 第二次采集的数据中，第4列的数字是“rd_ios_new”，第8列的数字是“wr_ios_new”，第13列的数字是“tot_ticks_new”。 则上图中svctm值为：
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
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
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
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
合理使用数据表的分区字段和索引字段。 MergeTree引擎，数据是以分区目录的形式进行组织存储的，在进行的数据查询时，使用分区可以有效跳过无用的数据文件，减少数据的读取。 MergeTree引擎会根据索引字段进行数据排序，并且根据index_granularity的配置生成稀疏索
Log4j2存在一处远程代码执行漏洞（CVE-2021-44228），在引入Apache Log4j2处理日志时，会对用户输入的内容进行一些特殊的处理，攻击者可以构造特殊的请求，触发远程代码执行。目前POC已公开，风险较高。具体漏洞详情，请参见Apache Log4j2 远程代码执行漏洞（CVE-2021-44228）。
此实例上运行的业务。 当JDBCServer进程停止时，删除在ZooKeeper上的相应节点。 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
ter等环境参数信息中查询到的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。 （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，即数据最终落到哪个物理表
(“a”);方式导入数据，少量少次写可以，多量多频次时需使用Doris提供的StreamLoad、BrokerLoad、SparkLoad或者Flink Connector方式。 在Flink实时写入数据到Doris的场景下，CheckPoint设置的时间需要考虑每批次数据量，如果每批次数据太小会造成大量小文件，推荐值为60s。
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