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角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 对系统的影响 如果数据库异常，所有Manager的核心业务和相关业务进程（例如告警和监控入库、查询的功能）都会受影响。 可能原因 数据库异常。 处理步骤 检查主备管理节点的数据库状态。 以root用户分别登录主备管理节点，用户
Kafka支持的访问协议类型有哪些？ 问： Kafka支持的访问协议类型有哪些？ 答： Kafka支持四种协议类型的访问，分别为：PLAINTEXT、SSL、SASL_PLAINTEXT、SASL_SSL。 父主题： 组件配置类
HCatalog应用程序支持在安装Hive和Yarn客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 已安装Hive和Yarn客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，需要在客户端所在节点的hosts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。
HCatalog应用程序支持在安装Hive和Yarn客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 已安装Hive和Yarn客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，需要在客户端所在节点的hosts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。
HCatalog应用程序支持在安装Hive和Yarn客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 已安装Hive和Yarn客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，需要在客户端所在节点的hosts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。
Cleaning用于清理不再需要的版本数据。 Hudi使用Cleaner后台作业，不断清除不需要的旧版本数据。通过配置hoodie.cleaner.policy和hoodie.cleaner.commits.retained可以使用不同的清理策略和保存的commit数量。 执行cleaning有两种方式：
IDEA中导出的Jar包和需要的其他相关Jar包上传到Linux环境中执行打包。 前提条件 已安装Storm客户端。 已执行打包Strom样例工程应用。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，需要在客户端所在节点的hosts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。
并行度控制任务的数量，影响操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到更优。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀的分布在各个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力。
”。 搜索并修改offsets.topic.replication.factor和transaction.state.log.replication.factor的值为2。 保存配置，并重启配置过期的服务或者实例。 父主题： 使用Kafka
操作场景 并行度控制任务的数量，影响shuffle操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到最优。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀的分布在各个节点。增
Cleaning用于清理不再需要的版本数据。 Hudi使用Cleaner后台作业，不断清除不需要的旧版本数据。通过配置hoodie.cleaner.policy和hoodie.cleaner.commits.retained可以使用不同的清理策略和保存的commit数量。 执行cleaning有两种方式：
数据迁移到MRS前信息收集 由于离线大数据搬迁有一定的灵活性，迁移前需要掌握现有集群的详细信息，以能够更好的进行迁移决策。 业务信息调研 大数据平台及业务的架构图。 大数据平台和业务的数据流图（包括峰值和均值流量等）。 识别平台数据接入源、大数据平台数据流入方式（实时数据上报、批量数据抽取）、分析平台数据流向。
“查看数据库实例”查看已创建的实例。 数据库 dataname 待连接的数据库的名称。 用户名 datauser 登录待连接的数据库的用户名。 密码 - 登录待连接的数据库的密码。 当用户选择的数据连接为“RDS服务MySQL数据库”时，请确保使用的数据库用户为root用户。如果
用户可以执行以下数据操作： 获取每天的监控数据，通过OpenTSDB的put接口将两个组数据点写入数据库中。 对已有的数据使用OpenTSDB的query接口进行数据查询和分析。 功能分解 根据上述的业务场景进行功能开发，需要开发的功能如表4所示。 表4 在OpenTSDB中开发的功能 序号 步骤 代码实现
Storm支持拓扑在未安装Storm客户端的Linux环境中运行。 前提条件 客户端机器的时间与MRS集群的时间要保持一致，时间差要小于5分钟。 当Linux环境所在主机不是集群中的节点时，需要在节点的hosts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。 操作步骤 准备依赖的Jar包和配置文件。
并行度控制任务的数量，影响操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到更优。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀的分布在各个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力。
MRS集群所有组件日志（如HDFS服务全部日志）支持通过主机接入的方式对接云日志服务。云日志服务（LTS）用于收集来自主机和云服务的日志数据，通过海量日志数据的分析与处理，可以将云服务和应用程序的可用性和性能最大化，为您提供实时、高效、安全的日志处理能力，帮助您快速高效地进行实时决策分析、设备
操作场景 并行度控制任务的数量，影响shuffle操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到更优。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀的分布在各个节点。增
操作场景 并行度控制任务的数量，影响shuffle操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到合适。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀的分布在各个节点。增
Storm支持拓扑在未安装Storm客户端的Linux环境中运行。 前提条件 客户端机器的时间与MRS集群的时间要保持一致，时间差要小于5分钟。 当Linux环境所在主机不是集群中的节点时，需要在节点的hosts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。 操作步骤 准备依赖的Jar包和配置文件。
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