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度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到最优。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀的分布在各个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力。 任务的并行度可以通过以下四种层
下载”。 在“服务”中勾选待操作集群的“ClickHouse”。 在“主机”中选择异常的主机，单击“确定”。 单击右上角的时间编辑按钮，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1小时，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 此告警
配额说明 配额是用户账号在对应环境配置的可用资源额度，限定配额仅是为了防止资源滥用。 MapReduce服务通常使用的基础资源如下，配额由各个基础服务管理，如需扩大配额，请联系对应服务的技术支持进行扩容： 弹性云服务器 裸金属服务器 虚拟私有云 云硬盘 镜像服务 对象存储服务 弹性公网IP
查看权限显示错误的问题。 解决使用ClickHouse管理员权限角色进行权限修改时，取消单个库的管理权限后，其他权限丢失的问题。 解决管理面1条慢查询在界面上报2条同样的查询信息的问题。 解决ALM-12054 证书文件失效告警误报的问题。 ClickHouse的nginx参数优
SQL防御概述 当前大数据领域的SQL引擎层出不穷，在带给解决方案多样性的同时，也暴露出一定的问题，例如SQL输入语句质量良莠不齐、SQL问题难定位、大SQL语句消耗资源过多等。 低质量的SQL会对数据分析平台系统带来不可预料的冲击，影响系统的性能或者平台稳定性。 SQL防御功能仅MRS
在“慢查询分布”页面，用户可查看历史任务的慢查询分布情况，包括： 慢SQL统计：统计各个租户的慢查询（查询时间大于慢查询阈值）提交个数。 慢查询TOP用户请求统计列表：统计各个用户的慢查询统计明细，支持列表排序和全部导出功能。 在“慢查询列表”页面，用户可查看历史任务的慢查询列表、诊断结果和优化建议，支持导出查询结果。
下载”。 在“服务”中勾选待操作集群的“ClickHouse”。 在“主机”中选择异常的主机，单击“确定”。 单击右上角的时间编辑按钮，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1小时，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 此告警
在建表设计时指定主键字段的建议：按查询时最常使用且过滤性最高的字段作为主键。依次按照访问频度从高到低、维度基数从小到大来排列。数据是按照主键排序存储的，查询的时候，通过主键可以快速筛选数据，合理的主键设计，能够大大减少读取的数据量，提升查询性能。例如所有的分析，都需要指定业务的id，则可以将业务id字段作为主键的第一个字段顺序。
Kerberos服务在收到ST请求后，校验其中的TGT合法后，生成对应的应用服务的ST，再使用应用服务密钥将响应消息进行加密处理。 应用客户端收到ST响应消息后，将ST打包到发给应用服务的消息里面传输给对应的应用服务端（Application Server）。 应用服务端收到请求后，使用本端应用服务对应的密钥解析其
成集群的扩缩容，避免出现增加或减少资源的延后。 弹性伸缩规则与资源计划均可触发弹性伸缩，两者既可同时配置也可单独配置。资源计划与基于负载的弹性伸缩规则叠加使用可以使得集群节点的弹性更好，足以应对偶尔超出预期的数据峰值出现。 当某些业务场景要求在集群扩缩容之后，根据节点数量的变化对
Millis); 资源冗余量 Flink任务运行时，建议整个集群的Yarn资源留有一定的余量。比如当前Yarn总体的资源有100Vcore，200GB，则建议Yarn的任务使用90vcore，180GB，保留10%的资源用于当部分节点故障时，任务可以自动重试恢复。 父主题： 使用Flink
使用root登录客户端安装节点，执行如下命令： cd 客户端安装目录 执行以下命令环境变量并认证用户： source bigdata_env kinit 创建的业务用户（未开启Kerberos认证的用户请跳过该操作） 将以下参数添加到“Spark/spark/conf/spark-defaults.conf”文件中并保存：
支持数据Insert和Update ClickHouse的应用场景： 实时数仓场景 使用流式计算引擎（如Flink）把实时数据写入ClickHouse，借助ClickHouse的优异查询性能，在亚秒级内响应多维度、多模式的实时查询分析请求。 离线查询场景 把规模庞大的业务数据导入到ClickHouse
--format 使用指定的默认格式输出结果。 --vertical 如果指定，默认情况下使用垂直格式输出结果。在这种格式中，每个值都在单独的行上打印，适用显示宽表的场景。 --time 如果指定，非交互模式下会打印查询执行的时间到stderr中。 --stacktrace 如
荐使用社区版本的clickhouse-jdbc来进行应用程序开发。 基本概念 cluster cluster（集群）在ClickHouse里是一种逻辑的概念，它可以由用户根据需要自由的定义，与通常理解的集群有一定的差异。多个ClickHouse节点之间是一种松耦合的关系，各自独立存在。
ter等环境参数信息中查询到的cluster集群标识符。 default本地表所在的数据库名称。 test为本地表名称。 （可选的）分片键（sharding key） 该键与config.xml中配置的分片权重（weight）一同决定写入分布式表时的路由，即数据最终落到哪个物理表
支持数据Insert和Update ClickHouse的应用场景： 实时数仓场景 使用流式计算引擎（如Flink）把实时数据写入ClickHouse，借助ClickHouse的优异查询性能，在亚秒级内响应多维度、多模式的实时查询分析请求。 离线查询场景 把规模庞大的业务数据导入到ClickHouse
s服务器的安全会话。 Kerberos服务在收到TGT请求后，会解析其中的参数来生成对应的TGT，使用客户端指定的用户名的密钥进行加密响应消息。 应用客户端收到TGT响应消息后，解析获取TGT，此时，再由应用客户端（通常是rpc底层）向Kerberos服务获取应用服务端的ST（Server
Millis); 资源冗余量 Flink任务运行时，建议整个集群的Yarn资源留有一定的余量。比如当前Yarn总体的资源有100Vcore，200GB，则建议Yarn的任务使用90vcore，180GB，保留10%的资源用于当部分节点故障时，任务可以自动重试恢复。 父主题： 使用Flink
选择“主机管理”并单击更换了磁盘的主机的“主机名称”，在“角色”列表中单击RegionServer，选择“更多 > 入服”。 选择“主机管理”并单击更换了磁盘的主机的“主机名称”，在“角色”列表中单击DataNode，选择“更多 > 入服”。 选择“主机管理”并单击更换了磁盘的主机的“主机名称”，
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