Apache Log4j2 远程代码执行漏洞（CVE-2021-44228）公告 漏洞描述 近日，关于Apache Log4j2存在一处远程代码执行漏洞（CVE-2021-44228），在引入Apache Log4j2处理日志时，会对用户输入的内容进行一些特殊的处理，攻击者可以构

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Apache Log4j2 远程代码执行漏洞（CVE-2021-44228）公告 漏洞描述 近日，华为云关注到Apache Log4j2存在一处远程代码执行漏洞（CVE-2021-44228），在引入Apache Log4j2处理日志时，会对用户输入的内容进行一些特殊的处理，攻击

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过程，以及平台或技术是如何随时间变化的。需要预留足够的时间来进行持续的性能优化，可以构建性能驱动的优化文化，让团队成员主动监视性能数据；通过指标数据驱动改进，使用新的设计模式和新的技术来优化体系结构。 性能优化成熟度模型 父主题： 全生命周期性能管理

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云的应用部署，并与客户其他系统进行集成和联调。 iDME技术支持：用户使用iDME过程中问题的及时响应及定位解决，应用开发与数据链接中的性能优化、数据集成技术指导等。 父主题： 关于服务咨询

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询缓存，请提交工单申请。 不建议开启查询缓存，原因有以下几点： 仅在用户频繁访问同一条SQL的场景下，query_cache会带来一定的性能优化，在其他场景下，query_cache带来的额外资源消耗会降低SQL执行的性能。 从实际的测试情况来看，关闭query_cache后的性能优势会更明显。

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string); Error: org.apache.spark.sql.execution.QueryExecutionException: FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec

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string); Error: org.apache.spark.sql.execution.QueryExecutionException: FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec

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(action=create) at org.apache.ranger.authorization.hbase.AuthorizationSession.publishResults(AuthorizationSession.java:278) at org.apache.ranger.authorization

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MySQL部分SQL的commit时间偶现从几毫秒陡增到几百毫秒。 原因分析 开启线程池时，SQL请求需通过任务队列进入worker线程处理，在低并发长连接时并无性能优化作用，可能导致由于线程池调度机制偶现短暂延迟。 在高并发或大量短连接的情况下，可能会因为大量创建和销毁线程以及上下文切换导致性能劣化。 解决方案

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DLI 自定义委托 自定义镜像 OBS 2.0支持 数据湖探索 数据湖 探索（Data Lake Insight，以下简称DLI）是完全兼容Apache Spark、Apache Flink、Trino生态，提供一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务。企业使用标准S

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在其他Master节点上重复执行如上步骤。 执行ps -ef |grep knox命令可查看已设置的内存信息。 图1 knox内存 父主题： 性能优化类

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only 593 bytes available at org.apache.kafka.common.protocol.types.Schema.read(Schema.java:73) at org.apache.kafka.clients.NetworkClient.par

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nodemanager.resource.memory-mb”的值，请根据集群的节点内存实际情况调大该值。 保存配置并重启受影响的服务或实例。 父主题： 性能优化类

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at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSPermissionChecker.check(FSPermissionChecker.java:342) at org.apache.hadoop.hdfs.server

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java:498) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:772) at org.apache.spark.deploy

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readInt(DataInputStream.java:387) at org.apache.jute.BinaryInputArchive.readInt(BinaryInputArchive.java:63) at org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPacket

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风险等级 中 关键策略 对于已经配置好的资源，可以通过优化来提高性能。例如，优化操作系统的设置、调整网络带宽、优化数据库查询等。 云服务资源性能优化步骤包括: 识别性能瓶颈: 通过监控和分析云服务资源使用情况，找出性能瓶颈。 优化资源配置: 根据性能瓶颈，调整云服务资源的配置，如 CPU

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ArrayIndexOutOfBoundsException: 0 at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.identifyHosts(FileInputFormat.java:708) at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat

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导致pod残留的问题 修复节点弹性扩容数据不准确的问题 v1.9.2-r2 主要特性： 经典型ELB支持自定义健康检查端口 经典型ELB性能优化 ELB四层负载均衡支持修改Service的端口 问题修复： 修复网络插件防止健康检查概率死锁问题 修复高可用集群haproxy连接数限制问题

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导致pod残留的问题 修复节点弹性扩容数据不准确的问题 v1.9.2-r2 主要特性： 经典型ELB支持自定义健康检查端口 经典型ELB性能优化 ELB四层负载均衡支持修改Service的端口 问题修复： 修复网络插件防止健康检查概率死锁问题 修复高可用集群haproxy连接数限制问题

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本更新说明。 2.0.54.240900 表1 2.0.54.240900内核版本说明 日期 特性描述 2024-10-18 新增功能和性能优化： 分区级MDL锁：在MySQL社区版中，分区表的数据访问操作（DML）和分区维护操作（DDL）会互相阻塞，这意味着分区维护只能在业务低

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