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要在FusionInsight Manager中修改Broker的存储目录，以保证Kafka正常工作，新创建的主题分区将在分区最少的目录中生成。适用于以下场景： 由于Kafka不感知磁盘容量，建议各Broker实例配置的磁盘个数和容量保持一致。 更改Broker角色的存储目录，所
要在FusionInsight Manager中修改Broker的存储目录，以保证Kafka正常工作，新创建的主题分区将在分区最少的目录中生成。适用于以下场景： 由于Kafka不感知磁盘容量，建议各Broker实例配置的磁盘个数和容量保持一致。 更改Broker角色的存储目录，所
告警 > ALM-24011 Flume证书文件即将过期 > 定位信息”。查看告警上报的实例的IP地址。 检查系统中合法证书文件的有效期，重新生成证书文件。 以root用户登录告警所在节点主机，并执行su - omm切换用户。 执行以下命令进入Flume服务证书目录。 cd ${BI
执行BulkLoad程序导入数据时，如果结束客户端程序，为什么有时会导致已提交的作业执行失败？ 回答 BulkLoad程序在客户端启动时会生成一个partitioner文件，用于划分Map任务数据输入的范围。 此文件在BulkLoad客户端退出时会被自动删除。 一般来说当所有Ma
按需计费变更为包年/包月会生成新的订单，用户支付订单后，包年/包月资源将立即生效。 假设用户于2023/06/18 15:29:16购买了一个按需计费的MRS集群，由于业务需要，于2023/06/18 16:30:30执行按需转包年/包月操作，生成类型为“按需转包年/包月”的订
-c命令查询的内存占用量高的是如下idle的进程。 原因分析 PostgreSQL缓存：除了常见的执行计划缓存、数据缓存，PostgreSQL为了提高生成执行计划的效率，还提供了catalog，relation等缓存机制。长连接场景下这些缓存中的某些缓存是不会主动释放的，因此可能导致长连接占用大量的内存不释放。
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的配置生成稀疏索引。根据索引字段查询，能快速过滤数据，减少数据的读取，大大提升查询性能。 不要用select *，只查询需要的字段，减少机器负载，提升查询性能。
进行相互认证，以确保通信的安全性。Kafka应用开发需要进行Kafka、ZooKeeper、Kerberos的安全认证，这些安全认证只需要生成一个jaas文件并设置相关环境变量即可。提供了LoginUtil相关接口来完成这些配置，如下样例代码中只需要配置用户自己申请的账号名称和对
下载MRS集群日志 Manager支持批量导出各个服务角色所有实例生成的日志，无需手工登录单个节点获取。 下载MRS集群日志（MRS 3.x及之后版本） 登录FusionInsight Manager。 选择“运维 > 日志 ＞ 下载”。 选择日志下载范围。 “服务”：单击勾选所需服务。
degen的方式来生成Java代码，但JDK编译时要求Java代码中的每个函数的长度不能超过64KB。当执行一个很复杂的SQL语句时，例如有多层语句嵌套，且单层语句中对字段有大量的逻辑处理（如多层嵌套的case when语句），这种情况下，通过codegen生成的Java代码中函
rquet文件完成。 优点：读取时，只读取对应分区的一个数据文件即可，较为高效。 缺点：数据写入的时候，需要复制一个先前的副本再在其基础上生成新的数据文件，这个过程比较耗时。且由于耗时，读请求读取到的数据相对就会滞后。 Merge On Read 读时合并表也简称mor表，使用列
执行BulkLoad程序导入数据时，如果结束客户端程序，为什么有时会导致已提交的作业执行失败？ 回答 BulkLoad程序在客户端启动时会生成一个partitioner文件，用于划分Map任务数据输入的范围。 此文件在BulkLoad客户端退出时会被自动删除。 一般来说当所有Ma
degen的方式来生成Java代码，但JDK编译时要求Java代码中的每个函数的长度不能超过64KB。当执行一个很复杂的SQL语句时，例如有多层语句嵌套，且单层语句中对字段有大量的逻辑处理（如多层嵌套的case when语句），这种情况下，通过codegen生成的Java代码中函
fmt.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 查询的节点列表信息。 错误码 请参见错误码。 父主题： 集群管理接口
rquet文件完成。 优点：读取时，只读取对应分区的一个数据文件即可，较为高效。 缺点：数据写入的时候，需要复制一个先前的副本再在其基础上生成新的数据文件，这个过程比较耗时。且由于耗时，读请求读取到的数据相对就会滞后。 Merge On Read 读时合并表也简称mor表，使用列
实现对Spark算子性能加速的一种技术方案。传统的SparkSQL是基于行式数据，通过JVM的codegen来实现查询加速的，由于JVM对生成的java代码存在各种约束，比如方法长度，参数个数等，以及行式数据对内存带宽的利用率不足，因此存在性能提升空间。使用成熟的向量化的c++加
STATISTICS NOSCAN 只生成sizeInBytes，如果原来已经生成过sizeInBytes和rowCount，而本次生成的sizeInBytes和原来的大小一样，则保留rowCount（若存在），否则清除rowCount。 生成列级别统计信息 ANALYZE TABLE
STATISTICS NOSCAN 只生成sizeInBytes，如果原来已经生成过sizeInBytes和rowCount，而本次生成的sizeInBytes和原来的大小一样，则保留rowCount（如果存在），否则清除rowCount。 生成列级别统计信息： ANALYZE TABLE
配置条件逻辑连接符，可配置“AND”或“OR”。 enum 是 AND 条件 配置过滤条件相关信息： 输入字段名：配置输入字段名，需填写上一个转换步骤生成的字段名。 操作：配置操作符。 比较值：配置比较值，可直接输入值或输入“#{已存在的字段名}”格式引用字段的具体值。 map 是 无 数据处理规则
目前支持以下两种方式创建自定义策略： 可视化视图创建自定义策略：无需了解策略语法，按可视化视图导航栏选择云服务、操作、资源、条件等策略内容，可自动生成策略。 JSON视图创建自定义策略：可以在选择策略模板后，根据具体需求编辑策略内容；也可以直接在编辑框内编写JSON格式的策略内容。 具体创建步骤请参见：创建自定义策略
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