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位性能问题，设定调优目标，调优达到客户所需目标即可。 ClickHouse调优人员需要系统软件架构、软硬件配置、数据库架构原理及配置参数、并发控制、查询处理和数据库应用有广泛而深刻的理解和认识，才能在调优过程中找到关键瓶颈点，解决性能问题。 图1 调优流程 表1 调优流程说明 流程
Impala启用并配置动态资源池 本文介绍如何使用动态资源池控制impala并发。 问题背景 客户需要使用动态资源池控制impala并发。 登录到集群的master1节点上，然后切换到omm用户下，在/home/omm目录下创建fair-scheduler.xml、llama-site
StarRocks是一款高性能分析型数据仓库，使用向量化、MPP架构、CBO、智能物化视图、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析。 StarRocks既支持从各类实时和离线的数据源高效导入数据，也支持直接分析数据湖上各种格式的数据。 StarRocks兼容
“启用机架策略” 是否启用机架并发滚动重启策略，只对满足机架策略滚动重启的角色（角色支持机架感知功能，且角色下的实例归属于2个或2个以上的机架）生效。 说明： 该参数仅在滚动重启HDFS、Yarn时可设置。 “数据节点滚动重启并发数” 采用分批并发滚动重启策略的数据节点实例每一个批次重启的实例数，默认为1。
uce中，每个Reduce做聚合操作，并输出结果，这样的处理会使相同的Group By Key可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡，第二个Job再根据预处理的结果按照Group By Key分发到Reduce中完成最终的聚合操作。 Count Distinct聚合问题
ode启动失败 问题 当Standby NameNode存储元数据（命名空间）时，出现断电的情况，Standby NameNode启动失败并发生如下错误信息。 回答 当Standby NameNode存储元数据（命名空间）时，出现断电的情况，Standby NameNode启动失
盖原数据；插入的数据只有value值不同，也会覆盖原数据。 不支持INSERT OVERWRITE语法。 不建议对同一张表并发插入数据，因为有一定概率发生并发冲突，导致插入失败。 时间戳格式只支持yyyy-MM-dd hh:mm:ss。 示例 在opentsdb_table表中插入数据。
ClickHouse表引擎介绍 表引擎在ClickHouse中的作用十分关键，不同的表引擎决定了： 数据存储和读取的位置 支持哪些查询方式 能否并发式访问数据 能不能使用索引 是否可以执行多线程请求 数据复制使用的参数 其中MergeTree和Distributed是ClickHous
SQL可以选择使用MR引擎执行。 可靠性增强。Hue自身主备部署。Hue与HDFS、Oozie、Hive、Yarn等对接时，支持Failover或负载均衡工作模式。 父主题： Hue
Doris是一个基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。基于此，Apache Doris能够较好的满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询
Doris是一个基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。基于此，Apache Doris能够较好的满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询
配置用户在具有读和执行权限的目录中创建外表 配置基于HTTPS/HTTP协议的REST接口 配置Hive Transform功能开关 切换Hive执行引擎为Tez Hive负载均衡 配置Hive单表动态视图的访问控制权限 配置创建临时函数的用户不需要具有ADMIN权限 配置具备表select权限的用户可查看表结构
健康检查时，误将JDBCServer Kill 问题 健康检查方案中，在并发执行的语句达到线程池上限后依然会导致健康检查命令无法执行，从而导致健康检查程序超时，然后把Spark JDBCServer进程Kill。 回答 当前JDBCServer中存在两个线程池HiveServer
健康检查时，误将JDBCServer Kill 问题 健康检查方案中，在并发执行的语句达到线程池上限后依然会导致健康检查命令无法执行，从而导致健康检查程序超时，然后把Spark JDBCServer进程Kill。 回答 当前JDBCServer中存在两个线程池HiveServer
如何处理HetuEngine数据源丢失问题 问题 登录客户端查看HSConsole界面对接的数据源，数据源丢失。 回答 数据源丢失可能原因是DBservice主备倒换或数据库连接数使用率超过阈值造成，用户可以登录FusionInsight Manager页面查看告警信息，根据告警指导清除DBService告警，问题即可解决。
Load导入数据时报错“failed to send batch”或“TabletWriter add batch with unknown id”。 原因分析 系统并发量较大或数据量大导致任务执行超时。 处理步骤 登录MySQL客户端，执行以下命令适当调大“query_timeout”参数值，默认为300秒。
配置用户在具有读和执行权限的目录中创建外表 配置基于HTTPS/HTTP协议的REST接口 配置Hive Transform功能开关 切换Hive执行引擎为Tez Hive负载均衡 配置Hive单表动态视图的访问控制权限 配置创建临时函数的用户不需要具有ADMIN权限 配置具备表select权限的用户可查看表结构
MEM”参数设置内存。 配置Executor个数。 每个Executor每个核同时能跑一个task，所以增加了Executor的个数相当于增大了任务的并发度。在资源充足的情况下，可以相应增加Executor的个数，以提高运行效率。 将“spark-defaults.conf”中的“spark
uce中，每个Reduce做聚合操作，并输出结果，这样的处理会使相同的Group By Key可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡，第二个Job再根据预处理的结果按照Group By Key分发到Reduce中完成最终的聚合操作。 Count Distinct聚合问题
53687091200 可根据写负载情况适当调整。 写并发小，不用更改。 写并发大，可适当调大。 data_region_iot_max_pending_batches_num Leader数据副本同步给Follower的并发最大值。 仅MRS 3.3.0及之后版本支持该参数。 12
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