可能原因 运行的系统和编译环境所在的系统版本不同，造成GLIBC的版本不兼容。 定位思路 使用strings /lib64/libpthread.so.0 | grep GLIBC命令查看GLIBC是否版本低于2.12。 处理步骤 如果GLIBC版本太低，则需要使用含有较高版本的（此处为2

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可能原因 运行的系统和编译环境所在的系统版本不同，造成GLIBC的版本不兼容。 定位思路 使用strings /lib64/libpthread.so.0 | grep GLIBC命令查看GLIBC是否版本低于2.12。 处理步骤 如果GLIBC版本太低，则需要使用含有较高版本的（此处为2

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可能原因 运行的系统和编译环境所在的系统版本不同，造成GLIBC的版本不兼容。 定位思路 使用strings /lib64/libpthread.so.0 | grep GLIBC命令查看GLIBC是否版本低于2.12。 处理步骤 如果GLIBC版本太低，则需要使用含有较高版本的（此处为2

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状态码说明及处理建议 状态码 描述 处理建议 200 请求正常。 - 301 永久移动，请求的资源已被永久的移动到新的URI，返回信息会包括新的URI。 - 302 资源被临时移动。 - 304 所请求的资源未修改， 服务器 返回此状态码时，不会返回任何资源。 - 400 服务器未能处理请求。

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布情况，包括不同数量的节点如何在各个可用区中分布，可以参考表1。 在创建集群时，选择的任意类型的节点数量都要大于等于所选的AZ数量，否则跨可用区部署会失败。 部署跨AZ集群时，任意类型的节点都会被均匀的分布在不同的AZ上，满足各个AZ之间节点数量的差小于等于1。 当集群中数据节点

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'1000' #真实的限流流量如下 min( parallelism * scan.records-per-second.limit，partitions num * scan.records-per-second.limit) 为保证数据准确性将同key数据写入Kafka的同一个分区

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短时间的过期时间，而另一个表数据变化较慢，需要较长时间的过期时间。目前Flink只有表级别的TTL（Time To Live：生存时间），为了保证Join的准确性，需要将表级别的TTL设置为较长时间的过期时间，此时状态后端中保存了大量的已经过期的数据，给状态后端造成了较大的压力。

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通过“创建节点”的“安装后执行脚本”功能，在节点创建完成后，执行命令加固节点。具体操作步骤参考创建节点的“ 云服务器 高级设置”的“安装后执行脚本”。“安装后执行脚本”的内容需由用户提供。 通过CCE提供的“私有镜像制作”功能，制作私有镜像作为集群的工作节点镜像。用户按照指导，基于自己的安全加

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生产者生产消息时，尽量把消息均衡发送到不同的分区上，确保分区间的数据均衡。 创建Topic时，使分区的Leader副本分散到各个Broker节点中，以保障整体的数据均衡。 Kafka提供了分区重平衡的功能，可以把分区的副本重新分配到不同的Broker节点上，解决节点间负载不均衡的问题。具体分区重平衡的操作请参考修改分区平衡。

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请参考场景“包年/包月资源”的建议 包年/包月云服务器挂载按需计费磁盘 将磁盘的计费模式由按需计费转为包年/包月 按需变更为包周期的方法请参见按需变更为包周期 请参考场景“包年/包月资源”的建议 如果未按需转包周期，请参考场景“按需计费资源”的建议 按需计费云服务器挂载包年/包月磁盘

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操作系统分区建议 场景一： 裸金属服务器 使用BIOS启动 如果裸金属服务器使用BIOS启动，则需要BIOS镜像，且采用MBR分区表格式。详细分区建议如下： 如果主分区已经够用， A：需要boot、swap单独分区，选择如下分区方式： boot-swap-根分区： B：不需要boot

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262144 默认的批量处理消息字节数上限。producer将试图批处理消息记录，以减少请求次数。这将改善client与server之间的性能。不会试图处理大于这个字节数的消息字节数。 发送到brokers的请求将包含多个批量处理，其中会包含对每个partition的一个请求。 较小的批量处

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Mapreduce应用开发建议 全局使用的配置项，在“mapred-site.xml”配置文件中指定。 如下示例给出接口所对应的“mapred-site.xml”中的配置项。 示例： setMapperClass(Class <extends Mapper> cls) ->“mapreduce

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Flink流式读Hudi表建议 设置合理的消费参数避免File Not Found问题 当下游消费Hudi过慢，上游写入端会把Hudi文件归档，导致File Not Found问题。优化建议如下： 调大read.tasks。 如果有限流则调大限流参数。 调大上游compaction、archive、clean参数。

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// 带有值的返回成功状态码 static final int SUCCESS_200_RES = 200; // 带有值的返回成功状态码 static final int SUCCESS_201_RES = 201; // 不带值的返回成功状态码

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nux内核的资源管理机制，能够限制进程对CPU、内存、磁盘和网络等资源的使用，防止单一进程过度占用资源，影响系统的整体性能。 尽管Namespace和Cgroup从资源层面上实现了容器与宿主机的环境独立性，使得宿主机的资源对容器不可见，但这种隔离并没有实现真正意义上的安全隔离。由

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使用最新版本SDK获得更好的操作体验和更强的安全能力 通过访问控制，保护数据安全性 建议对不同角色的IAM用户仅设置最小权限，避免权限过大导致数据泄露或被误操作。 为了更好的进行权限隔离和管理，建议您配置独立的IAM管理员，授予IAM管理员IAM策略的管理权限。IAM管理员可以根据您业务的实际诉求

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Kafka不能保证消费重复的消息，业务侧需保证消息处理的幂等性。 消费线程退出要调用consumer的close方法，避免同一个组的其他消费者阻塞session.timeout.ms的时间。 消费组名称开头不使用特殊字符（如#），使用特殊字符可能会导致云监控无法展示此消费组的监控数据。 producer使用建议

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Flink on Hudi作业参数建议 Hudi表作为Source表时建议设置限流 Hudi表作为Source表，防止上限超过流量峰值，导致作业出现异常带来不稳定因素，因此建议设置限流，限流上限应该为业务上线压测的峰值。 使用时需添加如下参数： 'read.rate.limit'

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Flink流式写Hudi表建议 使用SparkSQL统一建表。 推荐使用Spark异步任务对Hudi表进行Compaction。 表名必须以字母或下划线开头，不能以数字开头。 表名只能包含字母、数字、下划线。 表名长度不能超过128个字符。 表名中不能包含空格和特殊字符，如冒号、分号、斜杠等。

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查询缓存（query_cache）相关的参数，不支持通过控制台设置。如需开启查询缓存，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

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