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95%请求的最大时延 INFO 99thPercentileLatency(ms) 99%请求的最大时延 INFO 99.9PercentileLatency(ms) 99.9%请求的最大时延 INFO 99.99PercentileLatency(ms) 99.99%请求的最大时延
Scala或Java语言开发的应用程序在Flink客户端的运行步骤是一样的。 基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行，只支持在Linux环境下运行。 操作步骤 在IntelliJ IDEA中，在生成Jar包之前配置工程的Artifacts信息。 在IDEA主页面，选择“File
MRS”，进入MRS现有集群列表。 单击需要查询的集群名称，单击“节点管理”，查询并记录需要查看费用账单的集群节点ID。 图1 查看集群节点ID 单击需要查询的节点名称，进入对应节点的弹性云服务器界面，在“云硬盘”界面中，单击系统盘和数据盘名称左侧的，查看并记录各云硬盘的“ID”值。 单击“基本信息”，在云服务
要重启的服务，进入服务页面。在“服务状态”页签单击“更多”，选择“重启服务”或“滚动重启服务”。 在FusionInsight Manager界面，选择“集群 > 服务 > 待操作的服务名称”，单击右上角的“更多”，选择“重启服务”或“滚动重启服务”。 升级路径不一样重启的服务不一样，详情见如下表格。
beros认证的集群中提交作业的内置用户名为omm。 hbase shell在开启Kerberos认证的集群提交作业的内置用户名为hbase，在未开启Kerberos认证的集群中提交作业的内置用户名为omm。 Presto在开启Kerberos认证的集群提交作业的内置用户名为om
afka的监控指标“未完全同步的Partition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
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。
Scala或Java语言开发的应用程序在Flink客户端的运行步骤是一样的。 基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行，只支持在Linux环境下运行。 操作步骤 在IntelliJ IDEA中，在生成Jar包之前配置工程的Artifacts信息。 在IDEA主页面，选择“File
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。
框架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 0.10.0版本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
osts”文件内是否包含集群内节点的主机名信息，如未包含，需要手动复制解压目录下的“hosts”文件中的内容到客户端所在节点的hosts文件中，确保本地机器能与集群各主机在网络上互通。 Hive操作权限 在进行应用程序开发之前，使用的用户的基本权限要求是属于Hive组，额外操作权
最小资源：保证租户能获得的资源（有抢占支持）。取值可以是父租户资源的百分比或绝对值。当租户作业量比较少时，资源会自动借给其他租户，当租户能使用的资源不满足最小资源时，可以通过抢占来要回之前借出的资源。 最大资源：租户最多能使用的资源，租户不能得到比最大资源设定更多的资源。取值可以是父租户资源的百分比或绝对值。
会增大来自互联网的网络攻击风险可能性。 请确认绑定的弹性公网IP为可信任的公网访问IP。 开放集群22端口安全组规则 该操作会增大用户利用22端口进行漏洞攻击的风险。 针对开放的22端口进行设置安全组规则，只允许可信的IP可以访问该端口，入方向规则不推荐设置允许0.0.0.0可以访问。
Scala或Java语言开发的应用程序在Flink客户端的运行步骤是相同的。 基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行，只支持在Linux环境下运行。 操作步骤 在IntelliJ IDEA中，在生成Jar包之前配置工程的Artifacts信息。 在IDEA主页面，选择“File
List的方式，可以极大的提升写性能。每一次Put的List的长度，需要结合单条Put的大小，以及实际环境的一些参数进行设定。建议在选定之前先做一些基础的测试。 写数据表设计调优 表2 影响实时写数据相关参数 配置参数 描述 默认值 COMPRESSION 配置数据的压缩算法，
配置HFile中block块的大小，不同的block块大小，可以影响HBase读写数据的效率。越大的block块，配合压缩算法，压缩的效率就越好；但是由于HBase的读取数据是以block块为单位的，所以越大的block块，对于随机读的情况，性能可能会比较差。 如果要提升写入的性能，一般扩大到
当合并SummingMergeTree表的数据片段时，ClickHouse会把所有具有相同主键的行合并为一行，该行包含了被合并的行中具有数值数据类型的列的汇总值。如果主键的组合方式使得单个键值对应于大量的行，则可以显著地减少存储空间并加快数据查询的速度。 建表语法： CREATE TABLE
依赖于视图所在的表的相应权限。即用户拥有视图的查询权限时，不管是否有表权限都可以进行查询。视图的权限是针对整个表而言的，不支持对其中的部分列创建视图权限。 视图权限在SparkSQL权限上的限制与列权限相似，详细如下： 在spark-sql模式下，只有视图权限而没有表权限，且没有
合理使用数据表的分区字段和索引字段。 MergeTree引擎，数据是以分区目录的形式进行组织存储的，在进行的数据查询时，使用分区可以有效跳过无用的数据文件，减少数据的读取。 MergeTree引擎会根据索引字段进行数据排序，并且根据index_granularity的配置生成稀疏索
依赖于视图所在的表的相应权限。即用户拥有视图的查询权限时，不管是否有表权限都可以进行查询。视图的权限是针对整个表而言的，不支持对其中的部分列创建视图权限。 视图权限在SparkSQL权限上的限制与列权限相似，详细如下： 在spark-sql模式下，只有视图权限而没有表权限，且没有
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