Master处于“RUNNING”状态的时间。如图3中的“COMPLETE”状态表示HMaster启动完成。 查看HMaster是否持续了很长一段时间处于“RUNNING”状态。 图2 HMaster正在启动的状态 图3 HMaster启动完成的状态 是，执行20。 否，执行21。

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用与扩展相关的各种统计信息。 pg_stat_scan_tables：执行可能会在表上取得ACCESS SHARE锁的监控函数（可能会持锁很长时间）。 pg_signal_backend：向其他后端发送信号（例如：取消查询、中止）。 pg_read_server_files：允许

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数据库性能和资源 磁盘使用率高&集群只读处理方案 查询语句长时间运行，如何处理？ 如何强制结束指定的问题会话？ 原先执行很快的SQL语句，需要执行很长时间才能完成 执行SQL语句时，提示Connection reset by peer 执行SQL时表死锁，提示LOCK_WAIT_TIMEOUT锁等待超时

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段，最初华为以盒子类的通信设备为主，盒子是以前大规模的软件开发过程，软件都是上亿行甚至几亿行代码的软件，要求可靠、稳定，每一款通信设备都有很长的研发周期。 华为最开始接触到的工程方法，更经典和更传统，更像工厂的管理过程——矩阵式的模式。通过矩阵职能性的分工去划分不同的功能模块，划

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落地实施的时候，最大的工作量集中在如何打破枷锁上，怎么把内网的一段代码或者一段测试用例或者二进制的安全文件快速传递到外网仓库，这一问题花了很长时间。举一个简单的例子，有一个流水线，其他步骤执行只需10分钟，最后会在发布审核的环节整整卡七个小时或者一周。我们做到提前审批到事后追查的

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AsTextFile。 还有一个检查点算子checkpoint。当Lineage特别长时（这在图计算中时常发生），出错时重新执行整个序列要很长时间，可以主动调用checkpoint把当前数据写入稳定存储，作为检查点。 Shuffle Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的phase，介于Map

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行重启操作；如果容器的存活检查成功则不执行任何操作。 业务探针：检查用户业务是否就绪，不就绪则不转发流量到当前实例。一些程序的启动时间可能很长，比如要加载磁盘数据或者要依赖外部的某个模块启动完成才能提供服务。这时候程序进程在，但是并不能对外提供服务。这种场景下该检查方式就非常有用

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在设置为true时，会在执行show tables命令时过滤materialized views。在表多的情况下，开启该参数会导致show tables命令执行时间很长，请谨慎开启。 说明： MRS 3.2.0及之后版本支持才支持该功能。 carbon.enable.droptable.remove.staleentry

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binlog文件为log/log_db0目录下记录了所有操作的同步日志文件，这部分文件在增量同步数据阶段使用 将全量数据写入到Redis这段时间可能耗时很长，而导致Pika主库原先的binlog文件被清理。需要在Pika主库上保留足够的binlog⽂件个数，确保后续该⼯具请求增量同步的时候，对应的binlog文件还存在。

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full会对表进行锁定，在执行vacuum full期间无法对表进行读写操作。同时，如果表的数据量太大，在使用vacuum full时执行时间会很长，请在业务低峰期进行操作。 Autovacuum Autovacuum是一个能够自动执行vacuum和analyze命令的守护进程，其能够

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根据job_id轮询，获取结果。 status = 'WAITING' count = 0 # 每2s查询一次，尝试2000次，即4000s。如果音频很长，可适当考虑加长一些。 while status != 'FINISHED' and count < 2000: print(count

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AsTextFile。 还有一个检查点算子checkpoint。当Lineage特别长时（这在图计算中时常发生），出错时重新执行整个序列要很长时间，可以主动调用checkpoint把当前数据写入稳定存储，作为检查点。 Shuffle Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的phase，介于Map

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AsTextFile。 还有一个检查点算子checkpoint。当Lineage特别长时（这在图计算中时常发生），出错时重新执行整个序列要很长时间，可以主动调用checkpoint把当前数据写入稳定存储，作为检查点。 Shuffle Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的phase，介于Map

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AsTextFile。 还有一个检查点算子checkpoint。当Lineage特别长时（这在图计算中时常发生），出错时重新执行整个序列要很长时间，可以主动调用checkpoint把当前数据写入稳定存储，作为检查点。 Shuffle Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的phase，介于Map

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Hive新增metastore实例之后，HetuEngine本地容器未刷新。 HetuEngine的SQL运维界面，基于用户维度的慢sql统计信息不正确。 SQL很长的时候，使用HSFabric连接JDBC执行SQL失败。 DBService服务异常重启恢复期间，如果HetuEngine的计算实例异常停

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使用gs_dumpall一次导出所有数据库信息。 示例一：执行gs_dumpall，指定数据库IP，一次导出所有数据库信息，导出文件为sql文本格式。执行命令后，会有很长的打印信息，最终出现total time即代表执行成功。示例中将不体现中间的打印信息。 gs_dumpall -U root -f /tmp/data/dumpall

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AsTextFile。 还有一个检查点算子checkpoint。当Lineage特别长时（这在图计算中时常发生），出错时重新执行整个序列要很长时间，可以主动调用checkpoint把当前数据写入稳定存储，作为检查点。 Shuffle Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的phase，介于Map

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LIKE '%ceshi%' AND username NOT LIKE '%tester%' UDF嵌套不可过长 多个UDF嵌套时表达式长度很长，Flink优化生成的代码超过64KB导致编译错误。建议UDF嵌套不超过6个。 【示例】UDF嵌套： SELECT SUM(ge

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行修改，避免出现意料之外的结果。 不建议打开的场景： 在多表和多库的场景下，wdr snapshot会在每个库串行记录快照，记录快照时间会很长，不建议打开。 在多表的场景下，由于内部的一些表的性能问题，pg_stat_all_tables在多表的场景下，查询很慢，这时做wdr s

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行修改，避免出现意料之外的结果。 不建议打开的场景： 在多表和多库的场景下，wdr snapshot会在每个库串行记录快照，记录快照时间会很长，不建议打开。 在多表的场景下，由于内部的一些表的性能问题，pg_stat_all_tables在多表的场景下，查询很慢，这时做wdr s

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够快速检测、响应攻击，并在遭到攻击后快速恢复。 降低入侵成本 对于企业/组织来说，一次成功的入侵可能会付出非常昂贵的代价。恢复通常需要停机很长时间，很多企业在事件发生后不久会失去客户或难以赢得新客户。通过先于攻击者行动并快速响应，SOC可帮助企业/组织在重回正常运营时节省时间和金钱。

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