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RegionServer处理Put请求的数据，会将数据写入MemStore和HLog： 当MemStore大小达到设置的“hbase.hregion.memstore.flush.size”参数值大小时，MemStore就会刷新到HDFS生成HFile。 当当前Region的列簇的HFile数量达到“hbase
OutOfMemoryError”的错误。 该问题是由于HDFS客户端运行时所需的内存超过了HDFS客户端设置的内存上限（默认为128MB）。可以通过修改“<客户端安装路径>/HDFS/component_env”中的“CLIENT_GC_OPTS”来修改HDFS客户端的内存上限。例如，需要设置该内存上限为1GB，则设置：
DEBUG表示记录系统及系统的调试信息。 如果您需要修改日志级别，请执行如下操作： 请参考修改集群服务配置参数，进入Kafka的“全部配置”页面。 左边菜单栏中选择所需修改的角色所对应的日志菜单。 选择所需修改的日志级别。 保存配置，在弹出窗口中单击“确定”使配置生效。 日志格式 Kafka的日志格式如下所示：
若用户已开启敏感操作保护（详见IAM服务的敏感操作），则输入选择的对应验证方式获取的验证码进行进行验证，避免误操作带来的风险和损失。 图4 身份验证 为关闭安全通信的集群开启安全通信 登录MRS管理控制台。 在现有集群列表中，单击待开启安全通信的集群名称。 系统跳转至该集群详情页面。
OutOfMemoryError”的错误。 该问题是由于HDFS客户端运行时所需的内存超过了HDFS客户端设置的内存上限（默认为128MB）。可以通过修改“<客户端安装路径>/HDFS/component_env”中的“CLIENT_GC_OPTS”来修改HDFS客户端的内存上限。例如，需要设置该内存上限为1GB，则设置：
其他可用的正常节点。在为集群安装补丁的场景中，也支持排除指定节点不安装补丁。 隔离主机仅支持隔离非管理节点。 该任务指导用户在MRS上根据实际业务或运维规划手工将主机隔离。 隔离MRS集群节点对系统的影响 主机隔离后该主机上的所有角色实例将被停止，且不能对主机及主机上的所有实例进行启动、停止和配置等操作。
二级索引表数量 10 二级索引表中的组合列的列数 5 二级索引表中的列名长度（单位：字符） 120 二级索引表名长度（单位：字符） 120 表中所有二级索引表的表名+列名的累积长度*（单位：字符） 3800** * Hive允许的上限值或可用资源的上限值。 ** 二级索引表使用hi
操作场景 频繁的数据获取导致在存储目录中产生许多零碎的CarbonData文件。由于数据排序只在每次加载时进行，所以，索引也只在每次加载时执行。这意味着，对于每次加载都会产生一个索引，随着数据加载数量的增加，索引的数量也随之增加。由于每个索引只在一次加载时工作，索引的性能被降低。C
// 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 val hbConf = HBaseConfiguration.create(sc.hadoopConfiguration) // 声明表的信息 val scan
操作场景 频繁的数据获取导致在存储目录中产生许多零碎的CarbonData文件。由于数据排序只在每次加载时进行，所以，索引也只在每次加载时执行。这意味着，对于每次加载都会产生一个索引，随着数据加载数量的增加，索引的数量也随之增加。由于每个索引只在一次加载时工作，索引的性能被降低。C
建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 Configuration hbConf = HBaseConfiguration.create(jsc.hadoopConfiguration()); // 声明表的信息
// 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 val hbConf = HBaseConfiguration.create(sc.hadoopConfiguration) // 声明表的信息 val scan
建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 Configuration hbConf = HBaseConfiguration.create(jsc.hadoopConfiguration()); // 声明表的信息
// 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 val hbConf = HBaseConfiguration.create(sc.hadoopConfiguration) // 声明表的信息 val scan
提交和部署拓扑的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 Flux框架是Storm提供的提高拓扑部署易用性的框架。通过Flux框架，用户可以使用yaml文件来定义和部署拓扑，并且最终通过storm jar命令来提交拓扑的一种方式，极大地方便了拓扑的部署和提交，缩短了业务开发周期。
Spark优化sql的执行，一般的优化规则都是启发式的优化规则，启发式的优化规则，仅仅根据逻辑计划本身的特点给出优化，没有考虑数据本身的特点，也就是未考虑算子本身的执行代价。Spark在2.2中引入了基于代价的优化规则（CBO）。CBO会收集表和列的统计信息，结合算子的输入数据集来估计
Spark优化sql的执行，一般的优化规则都是启发式的优化规则，启发式的优化规则，仅仅根据逻辑计划本身的特点给出优化，没有考虑数据本身的特点，也就是未考虑算子本身的执行代价。Spark在2.2中引入了基于代价的优化规则（CBO）。CBO会收集表和列的统计信息，结合算子的输入数据集来估计
建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 Configuration hbConf = HBaseConfiguration.create(jsc.hadoopConfiguration()); // 声明表的信息
// 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 val hbConf = HBaseConfiguration.create(sc.hadoopConfiguration) // 声明表的信息 val scan
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