使用 语法格式 创建增量物化视图 CREATE INCREMENTAL MATERIALIZED VIEW [ view_name ] AS { query_block }; 全量刷新物化视图 REFRESH MATERIALIZED VIEW [ view_name ]; 增量刷新物化视图

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使用多线程Consumer消费消息 功能简介 在使用Consumer API订阅安全Topic并消费基础上，实现了多线程并发消费，可根据Topic的Partition数目起相应个数的Consumer线程来对应消费每个Partition上的消息。 下面代码片段在com.huawei

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使用 语法格式 创建增量物化视图 CREATE INCREMENTAL MATERIALIZED VIEW [ view_name ] AS { query_block }; 全量刷新物化视图 REFRESH MATERIALIZED VIEW [ view_name ]; 增量刷新物化视图

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使用 语法格式 创建增量物化视图 CREATE INCREMENTAL MATERIALIZED VIEW view_name AS query; 全量刷新物化视图 REFRESH MATERIALIZED VIEW view_name; 增量刷新物化视图 REFRESH INCREMENTAL

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使用 语法格式 创建全量物化视图 CREATE MATERIALIZED VIEW view_name AS query; 刷新全量物化视图 REFRESH MATERIALIZED VIEW view_name; 删除物化视图 DROP MATERIALIZED VIEW view_name;

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使用 语法格式 创建增量物化视图 CREATE INCREMENTAL MATERIALIZED VIEW [ view_name ] AS { query_block }; 全量刷新物化视图 REFRESH MATERIALIZED VIEW [ view_name ]; 增量刷新物化视图

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GLOBAL_PARALLEL_DECODE_THREAD_INFO GLOBAL_PARALLEL_DECODE_THREAD_INFO视图用于查看集群各主DN节点上的进行并行解码的线程信息。该视图需在CN上查询，在DN上查询报错。 表1 GLOBAL_PARALLEL_DECODE_THREAD_INFO字段

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Streaming应用运行失败 问题 使用运行的Spark Streaming任务回写Kafka时，Kafka上接收不到回写的数据，且Kafka日志报错信息如下： 2016-03-02 17:46:19,017 | INFO | [kafka-network-thread-21005-1] | Closing

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Streaming应用运行失败 问题 使用运行的Spark Streaming任务回写Kafka时，Kafka上接收不到回写的数据，且Kafka日志报错信息如下： 2016-03-02 17:46:19,017 | INFO | [kafka-network-thread-21005-1] | Closing

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my_index { "settings": { "index.merge.scheduler.max_thread_count": 8 } } 父主题： 使用说明

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final int THREAD_COUNT = 2; for (int threadNum = 0; threadNum < THREAD_COUNT; threadNum++) { HdfsExampleThread example_thread = new Hdfs

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final int THREAD_COUNT = 2; for (int threadNum = 0; threadNum < THREAD_COUNT; threadNum++) { HdfsExampleThread example_thread = new Hdfs

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Streaming应用运行失败 问题 使用运行的Spark Streaming任务回写kafka时，kafka上接收不到回写的数据，且kafka日志报错信息如下： 2016-03-02 17:46:19,017 | INFO | [kafka-network-thread-21005-1] | Closing

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Streaming应用运行失败 问题 使用运行的Spark Streaming任务回写Kafka时，Kafka上接收不到回写的数据，且Kafka日志报错信息如下： 2016-03-02 17:46:19,017 | INFO | [kafka-network-thread-21005-1] | Closing

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PGXC_THREAD_WAIT_STATUS视图和PG_THREAD_WAIT_STATUS视图列定义完全相同，这是由于PGXC_THREAD_WAIT_STATUS视图本质是到集群中各个节点上查询PG_THREAD_WAIT_STATUS视图汇总的结果。 表1 PGXC_THREAD_WAIT_STATUS字段

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PGXC_THREAD_WAIT_STATUS视图和PG_THREAD_WAIT_STATUS视图列定义完全相同，这是由于PGXC_THREAD_WAIT_STATUS视图本质是到集群中各个节点上查询PG_THREAD_WAIT_STATUS视图汇总的结果。 表1 PGXC_THREAD_WAIT_STATUS字段

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19:53:42.988 [pool-3-thread-1] DEBUG org.apache.iotdb.flink.IoTDBSink - send event successfully 19:53:42.988 [pool-6-thread-1] DEBUG org.apache

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，节点频繁掉线等情况。需要根据需要扩容节点规模，或分业务重新规划集群规模。 如果日常使用有95%堆内存波动和节点掉线情况，可根据需要使用流量控制功能。更多信息，请参见流量控制。 父主题： 功能使用类

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PV_SESSION_MEMORY_DETAIL视图显示会话的内存使用情况，以MemoryContext节点来统计。当开启线程池（enable_thread_pool = on）时，该视图包含所有的线程和会话的内存使用情况。 其中内存上下文“TempSmallContextGrou

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GS_SESSION_MEMORY_DETAIL显示会话的内存使用情况，以MemoryContext节点来统计。当开启线程池（enable_thread_pool = on）时，该视图包含所有线程和会话的内存使用情况。当GUC参数enable_memory_limit的值为off时，本视图不可用。

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PV_SESSION_MEMORY_DETAIL统计会话的内存使用情况，以MemoryContext节点来统计。当开启线程池（enable_thread_pool = on）时，该视图包含所有的线程和会话的内存使用情况。 其中内存上下文“TempSmallContextGrou

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