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解决升级后Hive提交作业上传的jar包变多，导致集群性能变慢的问题。 解决hive on tez查询结果错列的问题。 解决SemanticAnalyzer生成错误的colExprMap导致常量传播数据错误的问题。 解决MetaStore偶现死锁的问题。 解决DGC使用API模式提交HiveSQL
compaction操作时被删除。 用户列族的TTL在索引创建后不能修改。 如果在创建索引之后，列族的TTL值变大，应该删除并重新创建该索引。否则，一些已经生成的索引数据会先于用户数据被删除。 如果在创建索引之后，列族的TTL值变小。索引数据会晚于用户数据被删除。 索引查询不支持reverse；且查询结果是无序的。
钥不同，通信将不被允许。共享密钥通过如下方式创建： 对于YARN部署的Spark，将spark.authenticate配置为真会自动处理生成和分发共享密钥。每个应用程序会独占一个共享密钥。 对于其他类型部署的Spark，应该在每个节点上配置Spark参数spark.authenticate
钥不同，通信将不被允许。共享密钥通过如下方式创建： 对于YARN部署的Spark，将spark.authenticate配置为真会自动处理生成和分发共享密钥。每个应用程序会独占一个共享密钥。 对于其他类型部署的Spark，应该在每个节点上配置Spark参数spark.authenticate
状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 templated Boolean 参数解释： 作业执行对象是否由作业模板生成。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 created_at Long 参数解释： 作业创建时间，十位时间戳。 约束限制：
息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。 Kafka基本原理
图中有四个不同的角色：角色“t1”、角色“t2”、角色“t3”和角色“Manager_tenant”。 角色“t1”、角色“t2”和角色“t3”为创建租户时，集群自动生成的角色，角色名和租户名相同，分别对应租户“t1”、租户“t2”和租户“t3”，不能单独使用。 角色“Manager_tenant”为集群中本身存在的角色，不能单独使用。
eytab认证。 根据实际业务配置 否 security.kerberos.login.contexts 该参数为服务器端参数，flink生成jass文件的contexts。 Client、KafkaClient 是 HA 表10 HA参数说明 参数 描述 默认值 是否必选 high-availability
eytab认证。 根据实际业务配置 否 security.kerberos.login.contexts 该参数为服务器端参数，flink生成jass文件的contexts。 Client、KafkaClient 是 HA 表10 HA参数说明 参数 描述 默认值 是否必选 high-availability
FE的MySQL端口连接数与允许最大连接数的比值超过阈值 ALM-50208 清理历史元数据镜像文件失败的次数超过阈值 ALM-50209 生成元数据镜像文件失败的次数超过阈值 ALM-50210 所有BE节点中最大的compaction score值超过阈值 ALM-50211
该拦截器会依据Header中包含的符合正则匹配的字符串，丢弃掉对应的Event。 UUID Interceptor 该拦截器会为每个Event的Header生成一个UUID字符串。 Search and Replace Interceptor 该拦截器基于Java正则表达式提供简单的基于字符串的搜索和替换功能。与Java
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