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Occurrence num of 'COUNT(DISTINCT)'(6) reaches the hint threshold(2) 若SQL防御规则中设置的动作是“拦截”，系统回显信息如下： Error in query: static_0001 Occurrence num of 'COUNT(DISTINCT)'(6)
总数”进行查看。 Kafka滚动重启过程中，建议设置客户端Producer的配置参数“acks”的值为“-1”（配置方式和其他Producer配置参数的配置方式一致），否则在逐个重启Broker实例的瞬间有丢失少量数据的风险。设置“acks”为“-1”在提升数据可靠性的同时会导致
选择“巡检授权”页签。 配置巡检参数。 巡检授权时间：运维巡检授权的时长，到期后会自动取消授权。 巡检脚本保留时间：巡检脚本在执行前会先下载到集群中，该参数用于设置巡检脚本执行后保留的时长。巡检结果下载后保存在集群的“/srv/Bigdata/operationCmd”中。 巡检结果保留时间：巡检结果
worker.gc.childopts > worker.gc.childopts > topology.worker.childopts。 如果设置了客户端参数topology.worker.childopts，则该参数会与服务端参数worker.gc.childopts共同配置，但是
/udf/hetuserver/UDF函数包 将UDF JAR文件上传到HDFS上自定义的目录存放，要确保用户对JAR文件具有读权限，建议权限设置“chmod 644”。若希望HetuEngine服务在卸载时一并删除UDF JAR文件，那么可以将自定义的目录创建在“/user/hetuserver/”路径中。
调优，如果告警发生，参数值按照0.5倍速率调大。如果告警频繁发生，参数值按照1倍速率调大。调整HeapSize大小时，建议将Xms和Xmx设置成相同的值，这样可以避免JVM动态调整HeapSize大小的时候影响性能。 “-XX:MaxDirectMemorySize”为IoTDB
在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”中勾选待操作集群的“HDFS”。 单击右上角的设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后10分钟，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除
/OBS存储源端的权限。 级联授权生成的HDFS/OBS存储源端的权限弱于HDFS Ranger策略的权限，即如果已经对表的HDFS存储源设置了HDFS Ranger权限，则级联权限将不会生效。 不支持对存储源为OBS的表级联授权后直接进行alter操作，需要给对应用户组额外授予
该参数修改后会对业务性能有一定影响。继续执行后续步骤可不影响业务性能。 搜索“HIVE_GC_OPTS”参数并修改，把Xms调小，具体要根据业务评估，最小设置为Xmx的一半，修改完后保存配置并重启服务。 父主题： 使用Hive
故障磁盘信息。 更换故障硬盘。 检查告警是否清除。 是，操作结束。 否，执行5。 收集故障信息。 在MRS Manager界面，选择“系统设置 > 日志导出” 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除 此告警修复后，系统会自动清除此告警，无需手工清除。 参考信息 相关参数获取方法如下：
可以选择在一次“transform”方法调用中输出任意数量的数据点。需要注意的是，输出数据点的类型必须与在“beforeStart”方法中设置的一致，而输出数据点的时间戳必须是严格单调递增的。 下面是一个实现了“void transform(Row row, PointCollector
createDefault()) { HttpPost httpPost = new HttpPost(PUT_URL);//请求需要设置超时时间 addTimeout(httpPost); String weatherData = genWeatherData();
实例”，重启该DataNode实例。 检查该告警是否恢复。 是，处理完毕。 否，执行7。 收集故障信息。 在MRS Manager界面，单击“系统设置 > 日志导出”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 参考信息 无。 父主题： MRS集群告警处理参考
在FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”中勾选“OMS”，单击“确定”。 单击右上角的设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后10分钟，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除
/join并为一个，不但减少了大量的全局barrier，而且无需物化很多中间结果RDD，这将极大地提升性能。Spark把这个叫做流水线（pipeline）优化。 Transformation和Action（RDD的操作） 对RDD的操作包含Transformation（返回值还是
打开MultiComponentLocalRunner.java，确认代码中System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root");设置了用户为root，请确保场景说明中上传的数据的用户为root，或者在代码中将root修改为上传数据的用户名。 在IntelliJ IDEA
运维管理员可以执行Yarn集群的管理操作，例如访问ResourceManager WebUI，管理NodeManager节点，刷新队列，设置NodeLabel等，但不能提交任务。 hetuadmin HetuEngine管理员用户组，属于该组的用户拥有在HSConsole页面操作的权限。
模型在查询时不需要执行聚合操作，并且支持谓词和索引下推，能够在支持实时和频繁更新等场景的同时，提供高效查询。 数据分布 建表时，您可以通过设置合理的分区和分桶，实现数据均匀分布和查询性能提升。数据均匀分布是指数据按照一定规则划分为子集，并且均衡地分布在不同节点上。查询时能够有效裁
打开MultiComponentLocalRunner.java，确认代码中System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root");设置了用户为root，请确保场景说明中上传的数据的用户为root，或者在代码中将root修改为上传数据的用户名。 在IntelliJ IDEA
/join并为一个，不但减少了大量的全局barrier，而且无需物化很多中间结果RDD，这将极大地提升性能。Spark把这个叫做流水线（pipeline）优化。 Transformation和Action（RDD的操作） 对RDD的操作包含Transformation（返回值还是
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