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来以下好处： 提升整体的查询性能。 减少HetuEngine和数据源之间的网络流量。 减少远端数据源的负载。 HetuEngine对查询下推的具体支持情况，依赖于具体的Connector，以及Connector相关的底层数据源或存储系统。 数据源集群域名与HetuEngine集群
Memory）：当前程序运行时已经使用的非堆内存，这个值小于分配的非堆内存。 Hadoop 一个分布式系统框架。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用了集群的高速运算和存储。Hadoop能够对大量数据以可靠的、高效的、可伸缩的方式进行分布式处理。Hadoop是可靠的，因为它假设计
来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 附加信息 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 JDBCServer进程目前接收的请求已超出能够处理的能力范围，对于无法处理的请求会直接返回失败。
企业客户的云上资源管理、人员管理、权限管理、财务管理等综合管理服务。区别于管理控制台独立操控、配置云产品的方式，企业管理控制台以面向企业资源管理为出发点，帮助企业以公司、部门、项目等分级管理方式实现企业云上的人员、资源、权限、财务的管理。 MRS支持已开通企业项目服务的用户在创建
为MRS集群配置OBS访问权限的委托，实现使用ECS自动获取的临时AK/SK访问OBS。避免了AK/SK直接暴露在配置文件中的风险。 在IAM中创建一个只允许访问某一OBS桶中的日志文件的策略，并创建一个绑定该策略权限的委托。 在MRS集群中，新建的委托与MRS集群中的用户组A进行绑定，即
数据位置感知调度 从节点到作业的调度策略导致降低数据本地化命中率，潜在影响应用的执行性能。 从作业到节点的调度策略。可具有更精确的数据位置感知，数据本地化调度的作业命中率比较高。 基于机器负载的均衡调度 不支持 Superior Scheduler在调度时考虑机器的负载和资源分配情况，做到均衡调度。
迟网络环境中的可靠性，主要体现在以下方面： 降低读取延迟：通过同时从多个数据节点读取相同的数据块来降低总体读取时间。 适应网络变化：在网络条件不稳定或部分节点出现性能问题时，提高客户端的读取效率。 对系统的影响 多路读会增加网络流量和CPU使用率，由于需要处理更多的连接和请求，需
存储数据的时候，只会往旧的数据节点存储数据。 由于locators与特定数据节点相关，所以当集群进行扩容的时候，就需要对Colocation的locators分配进行重新规划。 2 创建一批新的locators，并重新规划数据存放方式。 旧的locators使用的是旧的数据节点，
torm等进行细粒度的数据访问控制。用户可以利用Ranger提供的前端WebUI控制台通过配置相关策略来控制用户对这些组件的访问权限 。 Ranger架构如图1所示 图1 Ranger结构 表1 结构图说明 名称 描述 RangerAdmin Ranger的管理角色，拥有策略管理
MRS支持的角色与组件对应表 表1 MRS支持的角色与组件对应表 角色名 组件名 OMSServer OMSServer NameNode HDFS Zkfc HDFS JournalNode HDFS DataNode HDFS ResourceManager Yarn NodeManager
量自动分发到多台后端节点，扩展系统对外的服务能力，实现更高水平的应用容错。客户端应用请求集群时，使用基于Nginx的ClickHouseBalancer控制节点来进行流量分发，无论集群写入的负载、读的负载以及应用接入的高可用性都具备了有力的保障。 父主题： 准备ClickHouse应用开发环境
ion的locators分配进行重新规划。 2 创建一批新的locators，并重新规划数据存放方式。 旧的locators使用的是旧的数据节点，而新创建的locators偏重使用新的数据节点，所以需要根据实际业务对数据的使用需求，重新规划locators的使用。 一般的，建议用
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Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 查询用户（组）与IAM委托的映射关系成功 400 查询用户（组）与IAM委托的映射关系失败 错误码 请参见错误码。 父主题：
Size为1024B，因此，一个文件中的记录总数约为130K。 默认值（60000）大约是此近似值的一半。 注意： 将此值设置的太低，将产生很多误报，并且索引查找将必须扫描比其所需的更多的文件；如果将其设置的非常高，将线性增加每个数据文件的大小（每50000个条目大约4KB）。 60000
衡正在运行的DataNode上的磁盘数据。工作方式与HDFS的Balancer工具类似。不同的是，HDFS Balancer工具用于DataNode节点间的数据均衡，而HDFS DiskBalancer用于单个DataNode节点上各磁盘之间的数据均衡。 长时间运行的集群会因为曾
操作场景 IoTDB通过多副本的部署架构实现了集群的高可用，每个Region（DataRegion和SchemaRegion）默认具有3个副本，也可配置3个以上。当某节点故障时，Region副本的其他主机节点上的副本可替代工作，保证服务能正常运行，提高集群的稳定性。 本章节主要介绍IoTDB数据操作时常用的配置参数。
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