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数据文件的大小（每50000个条目大约4KB）。 60000 hoodie.index.bloom.fpp 根据条目数允许的错误率。 用于计算应为布隆过滤器分配多少位以及哈希函数的数量。通常将此值设置得很低（默认值：0.000000001），在磁盘空间上进行权衡以降低误报率。 0
MRS集群服务对接OBS示例 配置Flink通过IAM委托访问OBS 配置Flume通过IAM委托访问OBS 配置HDFS通过IAM委托访问OBS 配置Hive通过IAM委托访问OBS 配置Hudi通过IAM委托访问OBS 配置MapReduce通过IAM委托访问OBS 配置Presto通过IAM委托访问OBS
OLAP分析场景，一张大宽表通常能有几百上千列，选择其中少数的几列做维度列、指标列计算。匹配这种场景下，ClickHouse的数据也是按照列存储的。如果使用select *，会大大加重系统的压力。 通过limit限制查询返回的数据量，节省计算资源、减少网络开销。 如果返回的数据量过大，客户端有可能出现内存溢出等服务异常。
SQL执行成功率低于阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测执行的HQL成功百分比，HQL成功百分比由一个周期内Hive执行成功的HQL数/Hive执行HQL总数计算得到。该指标可通过“集群 > 待操作的集群名称 > 服务 > Hive > 实例 > 具体的HiveServer实例”查看。执行的HQL成
split.maxsize map输入信息应被拆分成的数据块的最大大小。 由用户定义的分片大小的设置及每个文件block大小的设置，可以计算分片的大小。计算公式如下： splitSize = Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize))
系统每30秒周期性检测执行的HiveQL成功百分比，HiveQL成功百分比由一个周期内Hive执行成功的HiveQL数/Hive执行HiveQL总数计算得到。该指标可在Hive服务监控界面查看。执行的HiveQL成功百分比指标默认提供一个阈值范围（90%），当检测到百分比指标低于阈值范围产
创建租户的具体操作流程如表2所示。 图1 创建租户流程 表2 创建租户的操作说明 操作 说明 添加租户 可配置待添加租户的计算资源、存储资源和关联服务。 添加子租户 可配置待添加子租户的计算资源、存储资源和关联服务。 添加用户并绑定租户的角色 若一个用户想要使用“tenant1”租户包含的资源，
例如磁盘标注容量为1.2 TB，实际容量为1200 * 0.9 = 1080 GB。 计算公式 假设历史数据量为H，每日增量为A，单节点磁盘容量为C，数据保留M天，集群副本数为R，则ClickHouseServer物理节点数计算公式如下： ClickHouseServer物理节点数N = [R *
Manager新增运维通道功能。 MRS Manager单击审计日志详细信息下载报错。 MRS Manager界面中主机列表下的磁盘使用率计算优化。 Kafka组件问题 KAFKA-5413 Kafka日志清理失败：segment文件offset跨度过大。 KAFKA-6529
// 聚合key-value键值对的计算结果 .groupBy((key, value) -> value) // 最终结果计数 .count(); // 将计算结果的 key-value 键值对从
为什么主NameNode重启后系统出现双备现象 为什么DataNode无法正常上报数据块 是否可以手动调整DataNode数据存储目录 DataNode的容量计算出错如何处理 为什么存储小文件过程中，缓存中的数据会丢失 当分级存储策略为LAZY_PERSIST时为什么文件的副本的存储类型为DISK 为什么NameNode
Manager：云专线用于搭建用户本地数据中心与线上云VPC之间高速、低时延、稳定安全的专属连接通道，充分利用线上云服务优势的同时，继续使用现有的IT设施，实现灵活一体，可伸缩的混合计算环境。 操作前请确保云专线服务可用，并已打通本地数据中心到线上VPC的连接通道。云专线详情请参考什么是云专线。
// 聚合key-value键值对的计算结果 .groupBy((key, value) -> value) // 最终结果计数 .count(); // 将计算结果的 key-value 键值对从
在“概览”页签下的“基本信息”区域，单击“HSConsole WebUI”后的链接，进入HSConsole界面。 对于运行中的计算实例，在实例的“操作”列单击“停止”，待计算实例处于“已停止”状态后，再单击“启动”重启计算实例。 父主题： 集群互信管理
为Worker1，Worker2，Worker3… ，多个Worker实例共同与Coordinator交互执行计算任务，相比较单实例，能够大大提高节点资源的利用率和计算效率。 Presto多实例仅作用于ARM架构规格，当前单节点最多支持4个实例。 更多Presto部署信息请参考：https://prestodb
bucket_assign.tasks 非状态计算提升性能的资源优化 Flink计算操作分为如下两类： 无状态计算操作：该部分算子不需要保存计算状态，例如：filter、union all、lookup join。 有状态计算操作：该部分算子要根据数据前后状态变化进行计算，例如：join，union、window、group
批系统，与上游的切片数相同（例如HDFS的block数量）。 Flink作业中有Source、Sink、中间计算算子的并行度可以调整。通过分析作业流图，如果发现是中间计算Busy就需要通过调整整个作业并行度来调整这类算子的并行度，常见的如join算子。 父主题： Flink性能调优开发规范
为什么主NameNode重启后系统出现双备现象 为什么DataNode无法正常上报数据块 是否可以手动调整DataNode数据存储目录 DataNode的容量计算出错如何处理 为什么存储小文件过程中，缓存中的数据会丢失 当分级存储策略为LAZY_PERSIST时为什么文件的副本的存储类型为DISK 为什么NameNode
安全性是华为云与您的共同责任，如图1所示。 华为云：负责云服务自身的安全，提供安全的云。华为云的安全责任在于保障其所提供的IaaS、PaaS和SaaS各类各项云服务自身的安全，涵盖华为云数据中心的物理环境设施和运行其上的基础服务、平台服务、应用服务等。这不仅包括华为云基础设施和各项云服务
statement”。 单击，选择HiveQL语句执行的引擎。 “mr”表示语句使用MapReduce计算框架执行语句。 “spark”表示语句使用Spark计算框架执行语句。 “tez”表示语句使用Tez计算框架执行语句。 tez适用于MRS 1.9.x及以后版本。 单击 开始执行HiveQL语句。
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