判断cpu核数是否满足IEF要求。edgectl check cpu无检查CPU：示例执行结果：

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检查系统内存大小，以及剩余内存量，并判断是否满足IEF需求。edgectl check memorymemory可以简写为mem，即：edgectl check mem无检查内存：示例执行结果：

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> 权限检查”。显示“启动目标数据库权限检查成功”。 若检查成功，“项目状态”显示“就绪”。 若检查未成功，请查看权限检查报告，对目标库中“权限”为“失败”的类型进行修改，并再次检查。 目标库为非 GaussDB ，权限检查时UGO将在目标库中创建一个存储过程来辅助进行用户的权限检查，权限检查完成后该存储过程会自动删除。

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架构检查 通用检查规则 4+1视图规范一致性检查错误修复指导 父主题： 4+1视图建模

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基线检查 关闭弱口令检测策略后，还有弱口令事件告警？ 如何在Linux主机上安装PAM并设置口令复杂度策略？ 如何在Windows主机上设置口令复杂度策略？ 如何处理配置风险？ 如何查看配置检查的报告？ 出现弱口令告警，怎么办？ 如何设置安全的口令？

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业务检查 检查项内容 集群升级完毕，由用户验证当前集群正在运行的业务是否正常。 检查步骤 业务不同，验证的方式也有所不同，建议您在升级前确认适合您业务的验证方式，并在升级前后均执行一遍。 常见的业务确认方式有： 业务界面可用 监控平台无异常告警与事件 关键应用进程无错误日志 API拨测正常等

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基线检查 基线检查概述 新增自定义检查计划 立即执行基线检查 查看检查结果 处理检查结果 查看已有遵从包 添加自定义遵从包 导入/导出遵从包 查看已有检查项 内置检查项 创建自定义检查项 导入/导出检查项 父主题： 风险预防

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检查环境当前进程数是否过多，当可用的进程数比例低于5%，认为进程数不足。edgectl check pid无检查节点进程数：示例执行结果：

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方法调用之间的变化。 this：显示正在调用其方法的对象的内容。 local：显示被调用方法作用域内的局部变量。 您可以使用变量上下文菜单中可用的Set Value操作或双击变量来修改变量的值。此外，您可以使用Copy Value操作复制变量的值，或使用Copy as Expression操作复制表达式以访问变量。

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冲突检查 目标数据库是否存在和源数据库同名的数据库 目标数据库是否存在和源数据库同名数据库下的同名视图 目标数据库是否存在与源数据库同名的数据库下的同名非空集合 目标数据库是否存在与源数据库同名的表 目标数据库是否存在与源数据库同名的对象 源库和目标库数据库固定集合一致性检查 父主题：

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基线检查 搜索基线检查结果列表 父主题： API

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backup.conf.script.execute.timeout”值为“10000000”（根据当前集群中的DBService数据量调大超时时间）。 以omm用户登录集群备 OMS 节点，重复执行1。 以omm用户登录主OMS节点，执行以下命令查询BackupRecoveryPluginProcess进程id，并结束此进程。

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key）。当插入一条记录时，系统会根据分布列的值进行Hash运算后，将数据存储在对应的DN中。对于数据量比较大的表建议采取Hash分布策略。 Roundrobin方式：表的每一行被轮番地发送给各个DN，因此数据会被均匀地分布在各个DN中。对于数据量比较大的表，如果Hash分布找不到一个合适的分布列，建议采用Roundrobin分布策略。

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数据迁移前后数据量不一致是什么问题？ 问题描述 使用 CDM 进行数据迁移，迁移完成后，目标库数据要比原始库多，有的多十几条，有的多几千条。 故障分析 根据故障信息分析，考虑是作业配置限制，检查作业配置，发现目的端配置为导入开始前“不清除”，不清除可能存在多次操作，部分数据重复。 解决方案

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或者迁移任务进度不更新的情况。 排查方法 排查源库迁移数据大小： 数据迁移进度是按表数量来计算百分比，当数据迁移进度长时间不更新，可能因为有某几个表数据量过大，迁移时间较长。可以在“进度明细”下，单击目标迁移对象“详细信息”列的“查看详情”，查看具体对象的迁移进度。 排查源库表主键和索引情况：

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配置基线检查功能所需的权限 当您需要使用SA的基线检查功能时，需要给操作账号配置“Tenant Administrator”权限和IAM相关权限。 本章节将介绍如何配置SA相关功能所需的权限。 前提条件 已获取管理员账号及密码。 配置基线检查功能所需的权限 登录管理控制台。 在页面左上角单击，选择“管理与监管

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10亿级数据量场景的解决方案有哪些？ 问： 10亿级数据量场景的解决方案有哪些？ 答： 有数据更新、联机事务处理OLTP、复杂分析的场景，建议使用云数据库 GaussDB(for MySQL)。 MRS 的Impala + Kudu也能满足该场景，Impala + Kudu可以在j

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执行大数据量的shuffle过程时Executor注册shuffle service失败 问题 执行超过50T数据的shuffle过程时，出现部分Executor注册shuffle service超时然后丢失从而导致任务失败的问题。错误日志如下所示： 2016-10-19 01:33:34

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threads 10 Broker后台任务处理的线程数目。数据量较大的情况下，可适当调大此参数，以提升Broker处理能力。 num.replica.fetchers 1 副本向Leader请求同步数据的线程数，增大这个数值会增加副本的I/O并发度。 num.io.threads 8

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"开头的目录。 如果检查目录输入框路径为空，则默认全部检查。如果有指定检查目录，则只检查检查目录中的文件，如果指定的检查目录中有勾选设置忽略文件，则被忽略的文件不参与检查。 检查目录只生效于不需要编译的文件。例如，A文件编译后产生了B文件，则不会输出B文件上的告警。 设置忽略的文件集合

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清晰展示了各规则所检测的表字段、比对详情、校验结果等信息。 图16 质量监控报告2 图17 质量监控报告3 对相应的数据质量问题以工单形式进行流转和处理。 图18 质量监控报告4 数据质量概览大屏 数据质量概览大屏支持及时获悉不同统计周期内的错误告警数据量及环比、告警数量变换趋势

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