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在有索引的多个字段中，选择字段值最离散的字段作为分区列，不离散的分区列会导致多个导入MR任务负载不均衡。 分区列的排序规则必须支持大小写敏感，否则在数据导入过程中，可能会出现数据丢失。 不建议分区列选择类型为float或double的字段，因为精度问题，可能导致分区列字段的最小值、最大值所在记录无法导入。
在有索引的多个字段中，选择字段值最离散的字段作为分区列，不离散的分区列会导致多个导入MR任务负载不均衡。 分区列的排序规则必须支持大小写敏感，否则在数据导入过程中，可能会出现数据丢失。 不建议分区列选择类型为float或double的字段，因为精度问题，可能导致分区列字段的最小值、最大值所在记录无法导入。
主机上业务无法发起对外建立连接，业务中断。 80.0% 网络读信息 读包错误率 12047 网络读包错误率超过阈值 通信闪断，业务超时。 0.5% 读包丢包率 12045 网络读包丢包率超过阈值 业务性能下降或者个别业务出现超时问题。 0.5% 读吞吐率 12049 网络读吞吐率超过阈值 业务系统运行不正常或不可用。
HiveDriver").newInstance(); 获取JDBC连接，执行HQL，输出查询的列名和结果到控制台，关闭JDBC连接。 在网络拥塞的情况下，您还可以设置客户端与JDBCServer连接的超时时间，可以避免客户端由于无限等待服务端的返回而挂起。使用方式如下： 在执行“DriverManager
操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows7以上版本。 运行环境：Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装JDK 开发和运行环境的基本配置，版本要求如下： 服务端和客户端仅支持集群自带的OpenJDK，不允许替换。 对于客户应用需引
/reassignment.json --execute --throttle 50000000 --throttle 50000000：限制网络带宽为50MB。带宽可根据数据量大小及客户对均衡时间的要求进行调整，5TB数据量，使用50MB带宽，均衡时长约8小时。 执行以下命令查看迁移状态。
restart策略。 如果用户在作业失败后，希望对作业进行重试，推荐使用failure-rate策略。因为fixed-delay策略可能会因为网络、内存等硬件故障导致用户作业失败次数达到最大重试次数，从而导致作业失败。 为了防止在failure-rate策略下的无限重启，推荐如下参数配置：
Manager界面，选择“运维 > 告警 > 告警”，在告警列表中查看该告警是否清除。 是，操作结束。 否，执行7。 连接OBS失败。 检查集群和OBS网络是否连通，初始化配置。 是，执行8。 否，执行12。 登录MRS云服务管理控制台，在服务列表选择“统一身份认证服务 IAM > 委托”，在
迟。 业务失败：主机D状态和Z状态进程数过高时，无法创建新的业务进程，可能会导致作业运行失败。 可能原因 主机中正在等待的IO(磁盘IO、网络IO等)在较长时间内未得到响应，进程处于D状态和Z状态。 处理步骤 查看D状态和Z状态进程。 打开FusionInsight Manage
支持视图和物化视图的列级别授权。 前提条件 已创建包含Doris服务的集群，集群内各服务运行正常。 待连接Doris数据库的节点与MRS集群网络互通。 已安装MySQL客户端，相关操作可参考使用MySQL客户端连接Doris。 操作步骤 登录FusionInsight Manager页面，选择“集群
<migrating_path>：HDFS上待迁移的数据目录。 /tmp/hdfs_meta.txt：导出的元数据信息保存在本地的路径。 如果源集群与目标集群网络互通，且以管理员身份运行hadoop distcp命令进行数据拷贝，可以添加参数“-p”让distcp在拷贝数据的同时在目标集群上分别恢复
例如，集群中有40个以上的节点，根据各节点的硬件和网络配置，分别用Normal、HighCPU、HighMEM、HighIO为四类节点创建标签，添加到四个资源池中，资源池中的各节点性能如表3所示。 表3 不同资源池中的各节点性能 标签名 节点数 硬件和网络配置 添加到 关联 Normal 10
图2 迁移流程图 表1 迁移流程说明 阶段 流程说明 步骤1：源集群和目标集群网络打通 将源ClickHouse集群和目标ClickHouse集群的网络需要打通，保证两个集群ClickHouse实例节点网络可以互通。 步骤2：在目标集群配置文件中增加源集群的ZooKeeper信息
SqlParser$.parseTableIdentifier(SqlParser.scala:485) 回答 table为Spark SQL的关键词，不能用作表名使用。 建议您在创建表时，不要使用table用作表的名字。 父主题： SQL和DataFrame
的任务，RegionServer从头启动log splitting任务。 HMaster初始化工作完成情况会由于很多原因被延迟： 间歇性的网络故障。 磁盘瓶颈。 log split任务工作负荷较大，RegionServer运行缓慢。 RegionServer（region openning）响应缓慢。
操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows7以上版本。 运行环境：Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装JDK 开发和运行环境的基本配置，版本要求如下： 服务端和客户端仅支持集群自带的OpenJDK，不允许替换。 对于客户应用需引
的任务，RegionServer从头启动log splitting任务。 HMaster初始化工作完成情况会由于很多原因被延迟： 间歇性的网络故障。 磁盘瓶颈。 log split任务工作负荷较大，RegionServer运行缓慢。 RegionServer（region openning）响应缓慢。
数据仓库。HiveSql作业用于提交SQL语句和SQL脚本文件查询和分析数据，包括SQL语句和Script脚本两种形式，如果SQL语句涉及敏感信息，请使用Script提交。 提交Hive作业 提交Spark作业 Spark基于内存进行计算的分布式计算框架。Spark支持提交Spark
HiveDriver").newInstance(); 获取JDBC连接，执行HQL，输出查询的列名和结果到控制台，关闭JDBC连接。 在网络拥塞的情况下，您还可以设置客户端与JDBCServer连接的超时时间，可以避免客户端由于无限等待服务端的返回而挂起。使用方式如下： 在执行“DriverManager
读文件时，Client会向NameNode请求所读Block所在的DataNode列表。NameNode会返回根据网络拓扑距离进行排序的DataNode列表。开启读取的HDFS Load Balance功能时，NameNode会在原先网络拓扑距离排序的基础上，根据每个节点的平均I/O负载情况进行顺序调整，把高I/O负载的节点顺序调整至后面。
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