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出现上述问题的原因是：当spark-sql退出时，应用退出关闭消息通道，如果当前还有消息未处理，需要做连接关闭异常的处理，此时，如果scala内部的线程池已经关闭，就会打印RejectEdExecutionException的异常栈，如果scala内部的线程池尚未关闭就不会打印该异常栈。 因为该问题出现在应用退出时

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worker.threads HiveServer内部线程池，最大能启动的线程数量。 1000 hive.server2.thrift.min.worker.threads HiveServer内部线程池，初始化时启动的线程数量。 5 hive.hbase.delete.mode

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以正常使用CLR集成功能。 操作步骤 创建c#函数，编译出一个RDS for SQL Server的dll。 图1 c#函数代码 创建函数详细说明请参见官方文档。 使用S SMS 等工具连接数据库。 图2 连接数据库 选择需要创建程序集的数据库，添加对应的程序集。 只能创建safe模

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出现上述问题的原因是：当spark-sql退出时，应用退出关闭消息通道，如果当前还有消息未处理，需要做连接关闭异常的处理，此时，如果scala内部的线程池已经关闭，就会打印RejectEdExecutionException的异常栈，如果scala内部的线程池尚未关闭就不会打印该异常栈。 因为该问题出现在应用退出时

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须保留一个线程，用于处理健康检查的session连接和健康检查命令执行，否则将导致无法建立健康检查的session连接或健康检查命令无法执行，从而认为Spark JD BCS erver不健康而被Kill。即如果当前HiveServer2-Handler-Pool的线程池数为100，那么最多支持连接99个session。

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须保留一个线程，用于处理健康检查的session连接和健康检查命令执行，否则将导致无法建立健康检查的session连接或健康检查命令无法执行，从而认为Spark JDB CS erver不健康而被Kill。即如果当前HiveServer2-Handler-Pool的线程池数为100，那么最多支持连接99个session。

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JDBC配置数据库第三方连接池 背景信息 由于 GaussDB (DWS)当前没有自己的JDBC连接池，且继承于PG的连接池已下线，因此GaussDB(DWS)建议使用第三方的druid、Hikari CP、dbcp2等连接池。 JDBC继承于PG的连接池已下线，不推荐使用。 下述J

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发现和处理Redis大Key热Key 大Key和热Key的定义 大Key和热Key场景较多，没有非常明确的边界，需要根据实际业务判断。 名词 定义 大Key 大Key可以分为两种情况： Key的Value占用存储空间较大。一般单个String类型的Key大小达到10KB，或者集合

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在ReplicatedMergeTree队列中允许TTL合并部件的线程池。 当集群写入压力较大，不建议修改此配置。需要给常规Merge留出空闲线程，避免“Too manyparts parts”。 对于已存在的大表（数据量超亿级别），不要使用修改或新设置TTL的方式来实现数据老化能力，推荐使用定时任务“alter

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总加载类数量 类加载器总加载类数量。 卸载类数量 类加载器卸载类数量。 内存池 可使用内存 当前可使用的内存大小。 初始化内存 初始化内存大小。 最大内存 最大内存大小。 内存池名称 内存池名称。 已使用内存 已经被使用的内存大小。 CPU cpu使用率 java进程的cpu使用率。

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LYZE时无法访问clog文件。 8.2.1.119 修复临时变量未初始化导致的freememory大负数问题。 临时变量声明后，未赋值导致参数值非预期，后续再去扣减内存，出现大负数。 8.2.1.220 智能运维配置VACUUM FULL后，VACUUM FULL实际执行时间超过配置的时间区间。

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数据处理(OT应用) IoT边缘云服务为应用提供总线对接能力、设备命令下发能力。IoTEdge对应用的日志、数据存储目录进行统一配置，应用相关设置通过环境变量传递给应用。 App从输入点接收来自总线的设备数据上报，对数据进行处理，将处理后的数据通过输出点发送到总线。 App也可以

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步骤2：数据开发处理 本步骤通过BI报表原始数据，分析10大用户关注最多的产品和10大用户评价最差的商品，然后通过作业定期调度执行并将结果每日导出到表中，以支撑信息分析。 分析10大用户关注最多的产品 在 DataArts Studio 控制台首页，选择对应工作空间的“数据开发”模块，进入数据开发页面。

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avg_rating desc limit 10 图2 脚本（top_rating_movie） 关键参数说明： 数据连接：步骤4中创建的DWS数据连接。 数据库：步骤6中创建的数据库。 脚本调试无误后，单击“保存并提交版本”提交该脚本，脚本名称为“top_rating_movie”。在后续开发并调度作业引用该脚本。

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使用函数处理DIS数据 案例概述 准备 构建程序 添加事件源 处理数据

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算子数据处理规则 在Loader导入或导出数据的任务中，每个算子对于原始数据中NULL值、空字符串定义了不同的处理规则；在算子中无法正确处理的数据，将成为脏数据，无法导入或导出。 在转换步骤中，算子数据处理规则请参见下表。 表1 数据处理规则一览表 转换步骤 规则描述 CSV文件输入

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处理ModelArts数据集中的数据 数据处理场景介绍 创建ModelArts数据校验任务 创建ModelArts数据清洗任务 创建ModelArts数据选择任务 创建ModelArts数据增强任务 管理和查看数据处理任务 父主题： 数据准备与处理

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C#客户端使用说明 操作场景 本文介绍C#版本的Kafka客户端连接指导，包括Kafka客户端安装，以及生产、消费消息。 前提条件 已获取MQS连接信息，具体请参见开发准备。 已安装开发工具和C#开发语言环境，具体请参见开发准备。 引入Kafka客户端 MQS基于Kafka社区版本1

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使用函数处理IOT数据 案例概述 准备 构建函数程序

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开发数据预处理作业 数据预处理通常被用于评估/训练作业场景。本文以使用训练数据训练预处理作业，然后再将预处理方法应用于评估/预测数据为例进行说明。 训练数据预处理作业 评估/预测数据预处理 前提条件 已提前准备好训练数据，和评估/预测数据。 数据预处理作业选择的结构化数据集（包括

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在ReplicatedMergeTree队列中允许TTL合并部件的线程池。 当集群写入压力较大，不建议修改此配置。需要给常规Merge留出空闲线程，避免“Too manyparts parts”。 对于已存在的大表（数据量超亿级别），不要使用修改或新设置TTL的方式来实现数据老化能力，推荐使用定时任务“alter

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