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受损，具体可能会产生如下影响： 系统性能下降：卡IO会导致系统I/O性能下降，从而影响系统的响应速度和吞吐量。这可能会导致客户的业务运行变慢（例如：作业提交运行变慢、页面响应迟钝、接口响应超时等），甚至出现崩溃或错误。 系统故障：卡IO可能会导致系统故障，从而导致客户的业务受到影
通过Slow Start调优MapReduce任务 操作场景 Slow Start特性指定Map任务完成度为多少时Reduce任务可以启动，过早启动Reduce任务会导致资源占用，影响任务运行效率，但适当的提早启动Reduce任务会提高Shuffle阶段的资源利用率，提高任务运行
通过Slow Start调优MapReduce任务 操作场景 Slow Start特性指定Map任务完成度为多少时Reduce任务可以启动，过早启动Reduce任务会导致资源占用，影响任务运行效率，但适当的提早启动Reduce任务会提高Shuffle阶段的资源利用率，提高任务运行
使用HDFS异步删除特性 操作场景 HDFS异步删除特性适用于存在删除大目录的场景，通过异步以及流量控制的方式删除block块的方式，能有效降低连续持有锁的时间。 该操作仅适用于MRS 3.5.0及之后版本。 操作步骤 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS的“全部配置”页面。
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'
2及之后的版本。 操作场景 Flink通过对接ClickHouse的ClickHouseBalancer实例进行读写，有效避免ClickHouse流量分发问题。FlinkSQL与ClickHouse数据类型对应关系如下表所示。 MRS 3.2.0及以后版本，根据安全需求，FlinkSer
HetuEngine支持配置IoTDB数据源。 Hudi 升级到0.11.0版本。 IoTDB 新增组件，一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的服务。 集群管理 支持补丁在线推送及更新。 组件版本信息 表1 MRS组件版本信息 组件 版本 CarbonData 2.2.0
0及以后版本。 防止上限超过流量峰值，导致作业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。 【示例】 #如下参数作用在每个并行度 'scan.records-per-second.limit' = '1000' #真实的限流流量如下 min( parallelism
Spark Structured Streaming状态操作样例程序开发思路 场景说明 假设需要跨批次统计每个session期间发生了多少次event以及本session的开始和结束timestamp。 同时输出本批次被更新状态的session。 数据规划 在kafka中生成模拟数据（需要有Kafka权限用户）。
Spark Structured Streaming状态操作样例程序开发思路 场景说明 假设需要跨批次统计每个session期间发生了多少次event以及本session的开始和结束timestamp； 同时输出本批次被更新状态的session。 数据规划 在kafka中生成模拟数据（需要有Kafka权限用户）。
ALM-12180 磁盘卡IO（2.x及以前版本） 告警解释 MRS 2.x及以前版本： 对于HDD盘，满足以下任意条件时触发告警： 系统在30s内，每3秒采集一次数据，连续10周期，svctm时延超过6秒。 系统在30s内，每3秒采集一次数据，连续10周期，磁盘队列深度（avgqu-sz）>
当FE故障时，无法对外提供服务。因此，MRS服务提供了基于弹性负载均衡ELB的部署架构如图1所示。 基于ELB的部署架构，可以将用户访问流量自动均匀分发到多台后端节点，扩展系统对外的服务能力，实现更高水平的应用容错。当其中一台Doris后端节点发生故障时，ELB通过故障转移方式正常对外提供服务。
时间戳 total_records_updated 该文件中多少个record被更新 total_records_written 该文件中新插入了多少个record total_bytes_written 该文件新增多少bytes的数据 total_errors 指定的instant在更新或者插入过程中的报错
HBase服务安装MetricController实例时，热点自愈功能自动开启，告警模块按120秒周期检测HBase是否存在因为热点问题被限制请求流量的Region。当检测到HBase存在热点限流Region时，上报该告警。 当热点Region请求不再过热，将解除限流，告警清除。 该告警仅适用于MRS
Structured Streaming状态操作样例程序（Scala） 功能介绍 在Spark结构流应用中，跨批次统计每个session期间发生了多少次event以及本session的开始和结束timestamp；同时输出本批次被更新状态的session。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com
Structured Streaming状态操作样例程序（Scala） 功能介绍 在Spark结构流应用中，跨批次统计每个session期间发生了多少次event以及本session的开始和结束timestamp；同时输出本批次被更新状态的session。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com
Structured Streaming状态操作样例程序（Scala） 功能介绍 在Spark结构流应用中，跨批次统计每个session期间发生了多少次event以及本session的开始和结束timestamp；同时输出本批次被更新状态的session。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com
Structured Streaming状态操作样例程序（Scala） 功能介绍 在Spark结构流应用中，跨批次统计每个session期间发生了多少次event以及本session的开始和结束timestamp；同时输出本批次被更新状态的session。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com
Spark Structured Streaming状态操作样例程序开发思路 场景说明 假设需要跨批次统计每个session期间发生了多少次event以及本session的开始和结束timestamp； 同时输出本批次被更新状态的session。 数据规划 在kafka中生成模拟数据（需要有Kafka权限用户）
Doris冷热分离介绍 在数据分析的实际应用场景中，冷热数据经常有不同的查询频次及响应速度要求。例如，在行为分析场景中，需支持近期流量数据的高频查询和高时效性，历史数据的访问频次很低，但需长时间备份以保证后续的审计和回溯工作，且查询需求也会随着时间推移锐减，如果将所有数据存储在本地，将造成大量的资源浪费。
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