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HetuEngine计算实例任务积压，会导致该计算实例性能下降，业务SQL响应变慢。 可能原因 计算实例资源配置过小。 业务存在大SQL任务，占用过多计算资源，导致其他提交的任务无资源可用，整个计算实例响应变慢，造成任务积压。 处理步骤 检查计算实例资源配置是否合理 使用可访问HetuEngine
HetuEngine计算实例内存负载使用率超过阈值，会导致该计算实例性能下降，业务SQL响应变慢。 可能原因 计算实例资源配置过小。 业务存在大SQL任务，占用过多计算资源，导致其他提交的任务无资源可用，整个计算实例响应变慢，造成任务积压。 处理步骤 检查计算实例资源配置是否合理 使用可访问HetuEngine
HetuEngine计算实例查询时延超过阈值，说明当前业务SQL响应较慢，需关注任务运行情况。 可能原因 计算实例资源配置过小。 业务存在大SQL任务，占用过多计算资源，导致其他提交的任务无资源可用，整个计算实例响应变慢，造成任务积压。 处理步骤 检查计算实例资源配置是否合理 使用可访问HetuEngine
参考配置HetuEngine维护实例。 使用“create materialized view”创建具备自动刷新的物化视图。 如果物化视图过多，可能会导致物化视图在刷新的等待队列中等待时间过长而过期。 自动刷新功能不会自动刷新状态为disable的物化视图。 查询外部Hive数据源使用自动刷新物化视图注意事项
0 机器总内存的80% 否 max_memory_usage 单个查询在单台服务器的能使用的最大内存。 10G 50GB 否（新版本可通过多租户方式配置） max_bytes_before_external_group_by 确定了在GROUP BY中启动将临时数据转存到磁盘上
HetuEngine计算实例任务失败率过高，会影响业务的正常运行，需及时排查问题并处理。 可能原因 计算实例资源配置过小。 业务存在大SQL任务，占用过多计算资源，导致其他提交的任务无资源可用，整个计算实例响应变慢，造成任务积压。 处理步骤 检查计算实例资源配置是否合理 使用可访问HetuEngine
产生告警的阈值。 对系统的影响 RegionServer WAL写入超时个数超过阈值，会增加写操作的延迟，数据写入速度变慢，并且WAL写入超时过多可能导致数据写入性能严重下降。 可能原因 慢盘故障。 RegionServer GC异常。 HBase负载过高。 WAL配置不合理。 处理步骤
在FusionInsight Manager首页，选择“集群 > 服务 > HBase > 图表”，在“图表分类”中选择“GC”，查看GC次数和GC时间监控是否异常。 是，执行6。 否，执行9。 单击“配置”，在搜索框中搜索“GC_OPTS”，在RegionServer所在节点内
是否自动重连。 true（默认值）：开启自动重连。 false：关闭自动重连。 true GBase.max-reconnects 最大重连次数，默认值：3。 3 GBase.jdbc.use-information-schema 驱动程序是否应该使用INFORMATION_SCH
不使用Auto Bucket，需按照已有的数据量来进行分区分桶，能更好的提升导入及查询性能。Auto Bucket会造成Tablet数量过多，最终导致有大量的小文件。 创建表时的副本数必须至少为2，默认是3，禁止使用单副本。 没有聚合函数列的表不应该被创建为AGGREGATE表。
解决Hudi隐式分区refresh table导致作业异常的问题 解决HBase Cache key had block type null日志打印过多，影响性能的问题 解决HBase偶现Ranger协处理器抛NullPointerException，导致regionserver重启的问题
Kafka生产者代码可参考使用Producer API向安全Topic生产消息。 KafkaConsumerMultThread.java： 该样例展示如何通过多线程将数据从Kafka集群写入到IoTDB，Kafka集群数据由Producer.java产生。 根据实际场景，在“KafkaProperties
0之前版本，导入的数据不能包含空格，否则此行数据导入失败并跳过导入，后续操作不受影响。 MRS 3.3.0及之后版本，导入的数据不能包含空格，否则此次数据导入操作会失败，需要对导入数据类型进行自检。 包含,的字段需要使用反引号括起来，例如：hello,world修改为`hello,world`。
owkey扫描 设计时应避免HBase随机查找、排序的应用场景。 业务表设计建议 预分Region，使Region分布均匀，提高并发 避免过多的热点Region。根据应用场景，可考虑将时间因素引入Rowkey。 同时访问的数据尽量连续存储。同时读取的数据相邻存储；同时读取的数据存
描述：计算string1和string2的Levenshtein距离，即将string转为string2所需要的单字符编辑（包括插入、删除或替换）最少次数。 select levenshtein_distance('helo word','hello,world'); -- 3 hamming_distance(string1
keepPartitioning: Boolean = false) : DataStream[R] 在流(flow)中创建一个带反馈的循环，通过重定向一个operator的输出到之前的operator。 说明： 对于定义一些需要不断更新模型的算法是非常有帮助的。 long maxWait
夹下。如果以后“root.vehicle”路径下增加了新的设备，也将属于该存储组。 设置合理数量的存储组可以带来性能的提升。既不会因为产生过多的存储文件（夹）导致频繁切换IO降低系统速度（并且会占用大量内存且出现频繁的内存-文件切换），也不会因为过少的存储文件夹（降低了并发度）导致写入命令阻塞。
2通过的第6、7、8个收费站）且数量大于同行车要求的数量则这两辆车是同行车。 实现1逻辑的缺点 ： 逻辑复杂 实现过程中shuffle操作过多，对性能影响较大。 图2 实现2逻辑 实现2的逻辑说明 ： 根据车牌号聚合该车通过的所有收费站并排序，处理后数据如下： 车牌号1，[（通过
keepPartitioning: Boolean = false) : DataStream[R] 在流(flow)中创建一个带反馈的循环，通过重定向一个operator的输出到之前的operator。 说明： 对于定义一些需要不断更新模型的算法是非常有帮助的。 long maxWait
keepPartitioning: Boolean = false) : DataStream[R] 在流(flow)中创建一个带反馈的循环，通过重定向一个operator的输出到之前的operator。 说明： 对于定义一些需要不断更新模型的算法是非常有帮助的。 long maxWait
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