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参数含义 来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机节点信息。 对系统的影响 LdapServer数据不一致时，有可能是Manager上的LdapServer数据损坏，也有可能是集群上的LdapServer数据损
、B表都有个名为name的列。对A、B表进行join操作。 估计表的大小。 根据每次加载数据的大小，来估计表大小。 也可以在Hive的数据库存储路径下直接查看表的大小。首先在Spark的配置文件“hive-site.xml”中，查看Hive的数据库路径的配置，默认为“/user/
launch.secs的值要大于等于supervisor.worker.start.timeout.secs的值（建议相等或略大，如果超出太多会影响任务重分配的效率）。 nimbus.task.launch.secs：nimbus在超过该参数配置的时间内没有收到拓扑的task发的心跳时，会将
将待处理的日志文件放置在HDFS系统中。 在Linux系统中新建文本文件，将待处理的数据复制到文件中。例如将MapReduce统计样例程序开发思路中log1.txt中的内容复制保存到input_data1.txt，将log2.txt中的内容复制保存到input_data2.txt。 在HDFS上建立一个文件夹
去将被覆盖和被更新的数据进行标记删除，同时将新的数据写入新的文件。在查询的时候，所有被标记删除的数据都会在文件级别被过滤掉，读取出来的数据就都是最新的数据，消除掉了读时合并中的数据聚合过程，并且能够在很多情况下支持多种谓词的下推。因此在许多场景都能带来比较大的性能提升，尤其是在有聚合查询的情况下。
紧急 重要 次要 提示 重要 阈值类型 选择某指标的最大值或最小值。 最大值：表示指标的实际值大于设置的阈值时系统将产生告警。 最小值：表示指标的实际值小于设置的阈值时系统将产生告警。 最大值 日期 设置规则生效的日期，即哪一天运行规则。开启“分级告警开关”后，仅支持“每天”。
keystore的存放路径。 security.ssl.rest.keystore-password - keystore的password，-表示需要用户输入自定义设置的密码值。 security.ssl.rest.key-password - ssl key的password
针对“<badlines>”标签中的算符和对应的参数类型如表2所示。 表2 算符和对应的参数类型 算符类型 参数类型 && 对应的参数类型应为布尔型。 & 对应的参数类型应为整数。 | 对应的参数类型应为整数。 ^ 对应的参数类型应为整数。 / 对应的参数类型应为数字。 == 对应的参数类型应为字符串。
针对“<badlines>”标签中的算符和对应的参数类型如表2所示。 表2 算符和对应的参数类型 算符类型 参数类型 && 对应的参数类型应为布尔型。 & 对应的参数类型应为整数。 | 对应的参数类型应为整数。 ^ 对应的参数类型应为整数。 / 对应的参数类型应为数字。 == 对应的参数类型应为字符串。
pool.maxIdle的值） hive.rcfile.time-zone 将二进制编码的时间戳值调整到特定的时区。 当Table存储格式为RCBINARY或者RCFILE时，HetuEngine侧插入的timestamp类型数据在Hive 3.1.0及以后版本的查询结果会比Hetu
DFS输入路径目录名、输入路径的子目录名及子文件名不能包含特殊字符/\"':;,中的任意字符。 如果设置的作业需要使用指定YARN队列功能，该用户需要已授权有相关YARN队列的权限。 设置任务的用户需要获取该任务的执行权限，并获取该任务对应的连接的使用权限。 操作步骤 设置作业基本信息
OBS输入路径目录名、输入路径的子目录名及子文件名不能包含特殊字符/\"':;,中的任意字符。 如果设置的作业需要使用指定YARN队列功能，该用户需要已授权有相关YARN队列的权限。 设置任务的用户需要获取该任务的执行权限，并获取该任务对应的连接的使用权限。 操作步骤 设置作业基本信息
作业管理类 MRS集群支持提交哪些形式的Spark作业？ MRS节点访问OBS报错408如何处理？ 如何让不同的业务程序分别用不同的Yarn队列？ 提交作业失败，报错与OBS相关如何处理？ MRS集群租户资源最小值为0时只能同时运行一个任务吗？ 作业提交参数间用空格隔开导致参数信息不被识别如何处理？
参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称。 服务名 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。 主题名 产生告警的Kafka Topic。 对系统的影响 Partition所在的磁盘分区IO过于繁忙，产生告警的Kafka Topic上可能无法写入数据。
系统将自动显示数据库中的所有表。可以输入表名关键字，系统会自动搜索包含此关键字的全部表。 图1 选择数据库 单击指定的表名，可以显示表中所有的列。 光标移动到表所在的行，单击 可以查看列的详细信息。 在SparkSql语句编辑区输入查询语句。 单击后的三角并选择“解释”，编辑器将分析输入的查询语
去将被覆盖和被更新的数据进行标记删除，同时将新的数据写入新的文件。在查询的时候，所有被标记删除的数据都会在文件级别被过滤掉，读取出来的数据就都是最新的数据，消除掉了读时合并中的数据聚合过程，并且能够在很多情况下支持多种谓词的下推。因此在许多场景都能带来比较大的性能提升，尤其是在有聚合查询的情况下。
store以及数据库，支持对于可变状态的细粒度更新，这一点要求集群需要对数据或者日志的更新进行备份来保障容错性。这样就会给数据密集型的工作流带来大量的IO开销。而对于RDD来说，它只有一套受限制的接口，仅支持粗粒度的更新，例如map，join等等。通过这种方式，Spark只需要简单的记录建立数据的转换操作的
参数名称 参数含义 ServiceName 产生告警的服务名称。 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 提交的MapReduce任务执行超时，所以无执行结果返回。故障修复后重新执行该任务。
根据业务实际需要，在“用户组”添加的所有组中选择一个组作为用户创建目录和文件的主组。 下拉列表包含“用户组”中添加的全部组。 由于一个用户可以属于多个组（包括主组和附属组，主组只有一个，附属组可以有多个），设置用户的主组是为便于维护以及遵循hadoop社区的权限机制。此外用户的主组和其他组在权限控制方面，作用一致。
当前开源Spark在跨源查询时，只能对简单的filter进行下推，因此造成大量不必要的数据传输，影响SQL引擎性能。针对下推能力进行增强，当前对aggregate、复杂projection、复杂predicate均可以下推到数据源，尽量减少不必要数据的传输，提升查询性能。 目前仅支持JDBC数据源的查询下推，支
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