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配置ClickHouse对接RDS MySQL数据库 ClickHouse面向OLAP场景提供高效的数据分析能力，支持通过MySQL等数据库引擎将远程数据库服务器中的表映射到ClickHouse集群中，后续可以在ClickHouse中进行数据分析。以下操作通过ClickHouse集群和RDS服务下的MySQL数据库实例对接进行举例说明。
minor GC时被回收，但在多任务的情况下，集群规模较大，比如5000节点，多个节点的心跳Response会占用大量内存，导致JVM在minor GC时无法完全回收，无法回收的内存持续累积，最终触发JVM的full GC。JVM的GC都是阻塞式的，即在GC过程中不执行任何作业，所以如果full
HBase服务进程堆内存使用率超出阈值 HBase可用内存不足，可能会造成内存溢出导致服务崩溃。 90% HMaster直接内存使用率统计 19009 HBase服务进程直接内存使用率超出阈值 HBase可用的直接内存不足，可能会造成内存溢出导致服务崩溃。 90% HMaster堆内存使用率统计
超过该块大小的Block，Spark会对该磁盘文件进行内存映射。这可以防止Spark在内存映射时映射过小的块。一般情况下，对接近或低于操作系统的页大小的块进行内存映射会有高开销。 2m PORT 表21 参数说明 参数 描述 默认值 spark.ui.port 应用仪表盘的端口，显示内存和工作负载数据。 JDBCServer2x：4040
超过该块大小的Block，Spark会对该磁盘文件进行内存映射。这可以防止Spark在内存映射时映射过小的块。一般情况下，对接近或低于操作系统的页大小的块进行内存映射会有高开销。 2m PORT 表21 参数说明 参数 描述 默认值 spark.ui.port 应用仪表盘的端口，显示内存和工作负载数据。 JDBCServer2x：4040
两个文件上传客户端所在服务器上。 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 编译打包前，样例代码中的user.keytab、krb5.conf文件路径需要修改为该文件所在客户端服务器的实际路径。 运行Py
conf 两个文件上传客户端所在服务器上。 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 编译打包前，样例代码中的user.keytab、krb5.conf文件路径需要修改为该文件所在客户端服务器的实际路径。 运行Pyth
用于实时数据流上的查询语言，它是一种SQL-like的语言，相对于SQL，CQL中增加了（时序）窗口的概念，将待处理的数据保存在内存中，进行快速的内存计算，CQL的输出结果为数据流在某一时刻的计算结果。使用CQL，可以快速进行业务开发，并方便地将业务提交到Storm平台开启实时数
nodemanager.resource.memory-mb表示该节点上Yarn可使用的物理内存总量，在高负载情况下会与Presto互相挤占可用内存空间，请根据业务实际情况调小。 Yarn滚动重启过程中，在Yarn上运行的任务可能会因为重试次数过多导致业务异常，请在业务空闲期间重启服务。 调大Presto
5到2倍配置。“yarn.nodemanager.resource.memory-mb”设置当前节点上NodeManager可使用的物理内存大小，建议按节点实际物理内存大小的75%配置。 “yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores”可配置单个Container最多CPU可用核数，“yarn
“队列等待时长（毫秒）”：表示在队列中，任务的最长等待时间，单位为毫秒。 “开启内存软隔离”：表示租户是否可以超量使用内存资源。如果开启，系统有空闲内存资源时，则租户在超出内存限制后，可以继续使用系统内存，只有资源紧张时，才取消组内内存占用最大的若干任务。 创建租户时，租户可以关联的服务资源只有HB
明显数据增加或不足的硬盘，并确认硬盘是否正常。 记录变更 安排并记录对集群配置参数和文件实施的操作，为故障分析处理场景提供依据。 每月 分析日志 收集集群节点服务器的硬件日志，例如BMC系统日志，并进行分析。 收集集群节点服务器的操作系统日志，并进行分析。 收集集群日志，并进行分析。
tion)方法创建Connection对象。传递的参数为上一步创建的Configuration。 Connection封装了底层与各实际服务器的连接以及与ZooKeeper的连接。Connection通过ConnectionFactory类实例化。创建Connection是重量级
tion)方法创建Connection对象。传递的参数为上一步创建的Configuration。 Connection封装了底层与各实际服务器的连接以及与ZooKeeper的连接。Connection通过ConnectionFactory类实例化。创建Connection是重量级
5到2倍配置。“yarn.nodemanager.resource.memory-mb”设置当前节点上NodeManager可使用的物理内存大小，建议按节点实际物理内存大小的75%~90%配置。 “yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores”可配置单个C
建立Hive表分区提升查询效率 操作场景 Hive在做Select查询时，一般会扫描整个表内容，会消耗较多时间去扫描不关注的数据。此时，可根据业务需求及其查询维度，建立合理的表分区，从而提高查询效率。 操作步骤 MRS 3.x之前版本： 登录MRS控制台，在左侧导航栏选择“现有集群”，单击集群名称。选择“节点管理
tion)方法创建Connection对象。传递的参数为上一步创建的Configuration。 Connection封装了底层与各实际服务器的连接以及与ZooKeeper的连接。Connection通过ConnectionFactory类实例化。创建Connection是重量级
tion)方法创建Connection对象。传递的参数为上一步创建的Configuration。 Connection封装了底层与各实际服务器的连接以及与ZooKeeper的连接。Connection通过ConnectionFactory类实例化。创建Connection是重量级
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秒。 用户 执行慢查询的SQL语句的ClickHouse用户。 客户端IP 提交该慢查询SQL语句的客户端IP。 占用的内存空间（MB） 慢查询SQL语句占用的内存大小统计，单位是MB。 操作 当前查询出来的慢SQL语句，可以单击“终止”结束该慢SQL语句查询。 慢查询过滤条件
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