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参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群或系统名称。 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。 设备分区 产生告警的磁盘分区。 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 业务失败：文件系统无
设置合理数量的存储组可以带来性能的提升。既不会因为产生过多的存储文件（夹）导致频繁切换IO降低系统速度（并且会占用大量内存且出现频繁的内存-文件切换），也不会因为过少的存储文件夹（降低了并发度）导致写入命令阻塞。 用户应根据自己的数据规模和使用场景，平衡存储文件的存储组设置，以达到更好的系统性能。
用户可以在Manager界面配置Hive的SQL防御规则，根据业务调整对应SQL防御规则的参数。 配置Hive SQL防御前提条件 已安装包含Hive服务的集群客户端，例如安装目录为“/opt/hadoopclient”。 集群中Hive服务运行状态正常。 对于开启了Kerberos认证的集群，已创建具有Hive操作权限的用户。
在聚合函数中，FILTER是更符合SQL标准用于过滤的语法，并且能获得更多的性能提升。FILTER是用于聚合函数的修饰符，用于限制聚合中使用的值。 【示例】在某些场景下需要从不同维度来统计UV，如Android中的UV，iPhone中的UV，Web中的UV和总UV，这时可能会使用如下CASE
在Windows环境下的IntelliJ IDEA开发环境中，确认配置HetuEngine应用安全认证中得到的“user.keytab”和“krb5.conf”文件放到“resources”目录下，并根据实际路径和用户名修改“jaas-zk.conf”文件中的配置参数。 图1 将认证文件放置在resources目录下
在实际应用中，很多场景是查询某一个列值为“XXX”的数据。HBase提供了Filter特性去支持这样的查询，它的原理是：按照RowKey的顺序，去遍历所有可能的数据，再依次去匹配那一列的值，直到获取到所需要的数据。可以看出，可能只是为了获取一行数据，它却扫描了很多不必要的数据。因此，如果对于这样的查询请求非常频繁
py中的hosts数组中填写安装HiveServer的节点的业务平面IP。 在python-examples/pyCLI_sec.py和python-examples/pyline.py的conf数组中的“hadoop.hadoop.com”修改为hadoop.实际域名。实际域名可登录FusionInsight Manager，选择“系统
} else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 202 在MRS集群中终止指定作业成功 400 在MRS集群中终止指定作业失败
address:province。 <tablename>：表示要操作的表名。 <inputdir>：表示要批量导入的数据目录。 -Dindexspecs.to.add=<indexspecs>：表示索引名与列的映射，例如-Dindexspecs.to.add='index_bulk=>info:[age->String]'。
ion Properties，其中Host为运行的NodeManager节点IP，Port端口号为8000，然后单击“Debug”。 若使用IDE直接提交MapReduce任务，则IDE即成为客户端的角色，参考1修改二次开发工程中的“mapred-site.xml”即可。 父主题：
选择“SDKs”，单击加号选择“JDK”。 在弹出的“Select Home Directory for JDK”窗口，选择对应的JDK目录，然后单击“OK”。 完成JDK选择后，单击“Apply”。 选择“Project”，在“Project SDK”下的下拉菜单中选择在“SDKs”中添加的JDK，在“Project
ion Properties，其中Host为运行的NodeManager节点IP，Port端口号为8000，然后单击“Debug”。 若使用IDE直接提交MapReduce任务，则IDE即成为客户端的角色，参考1修改二次开发工程中的“mapred-site.xml”即可。 父主题：
address:province。 <tablename>：表示要操作的表名。 <inputdir>：表示要批量导入的数据目录。 -Dindexspecs.to.add=<indexspecs>：表示索引名与列的映射，例如-Dindexspecs.to.add='index_bulk=>info:[age->String]'。
从零开始使用Spark 本章节提供从零开始使用Spark提交sparkPi作业的操作指导，sparkPi是最经典的Spark作业，它用来计算Pi（π）值。 操作步骤 准备sparkPi程序。 开源的Spark的样例程序包含多个例子，其中包含sparkPi。可以从https://archive
资源计划的结束时间，格式与“start_time”相同。 约束限制： 不早于start_time表示的时间，且与start_time间隔不小于30min。 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 min_capacity Integer 参数解释： 资源计划内该节点组的最小保留节点数。
等特殊数据类型的比对。 数据比对任务不支持数据表字段名包含数据库关键字的表进行数据比对。 数据比对任务单表比较仅支持100个以内的字段进行比较， 如果单表的字段超过一百， 可以分两次指定不同的比较字段的白名单进行数据比对。 当前只支持对从PgSQL抓取到Hudi的数据进行比对，如
到右侧的操作界面中并将其连接。 采用SpoolDir Source、Memory Channel和HDFS Sink，如图3所示。 图3 Flume配置工具示例 双击对应的source、channel以及sink，根据实际环境并参考表1设置对应的配置参数。 如果想在之前的“properties
到右侧的操作界面中并将其连接。 采用SpoolDir Source、Memory Channel和HDFS Sink，如图3所示。 图3 Flume配置工具示例 双击对应的source、channel以及sink，根据实际环境并参考表1设置对应的配置参数。 如果想在之前的“properties
拖到右侧的操作界面中并将其连接。 采用Taildir Source、Memory Channel和HDFS Sink，如图3所示。 图3 Flume配置工具示例 双击对应的Source、Channel以及Sink，根据实际环境并参考表1设置对应的配置参数。 如果想在之前的“properties
---"); statementSet.execute(); } } 需将当前样例需要的依赖包，即编译之后lib文件下面的jar包复制到客户端的lib文件夹内。 以对接普通模式Kafka提交SQL为例： create table kafka_sink (
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