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置”，进入“配置实例”页签。 增大计算实例中单个Worker的内存大小 增大单个计算实例配置中的“Worker容器资源配置”的“容器内存（MB）”和“JVM”的“-Xmx”的值。 控制单个查询在单个Worker的内存使用大小 在“自定义配置”中单击“增加”，添加2个同名参数“query
Streaming性能优化建议 设置合理的批处理时间(batchDuration)。 设置合理的数据接收并行度。 设置多个Receiver接收数据。 设置合理的Receiver阻塞时间。 设置合理的数据处理并行度。 使用Kryo系列化。 内存调优。 设置持久化级别减少GC开销。
StarRocks既支持从各类实时和离线的数据源高效导入数据，也支持直接分析数据湖上各种格式的数据。 StarRocks兼容MySQL协议，可使用MySQL客户端和常用BI工具对接进行数据分析，同时StarRocks具备水平扩展、高可用、高可靠、易运维等特性，广泛应用于实时数仓、OLAP报表、数据湖分析等场景。
DBService默认端口20050或20051被占用 问题背景与现象 执行DBService服务重启操作时，DBService服务启动失败，打印的错误日志中出现20050或20051端口被占用等信息。 原因分析 由于DBService使用的默认端口20050或20051被其他进程占用。 DBService进程没有停止成功，使用的端口未释放。
建议配置值：100000 select * from table running_0002 SQL的占用内存峰值超绝对值限制。 Hive Spark HetuEngine ClickHouse SQL运行占用内容阈值，单位为MB。 N/A running_0003 SQL已经运行的时长超限制。
没有删除？ MR任务即MapReduce任务，关于MapReduce介绍请参考MapReduce。 问题现象 HDFS临时目录文件过多，占用内存。 原因分析 MapReduce任务提交时会将相关配置文件、jar包和-files参数后添加的文件都上传至HDFS的临时目录，方便Con
集群启动Yarn后产生大量作业占用资源 问题现象 MRS 2.x及之前版本集群，用户的MRS集群启动Yarn后产生大量作业，占用集群计算资源。 原因分析 集群安全组入口方向的Any协议源地址配置为0.0.0.0/0，导致集群可能遭受了外部网络攻击。 处理步骤 登录MRS集群页面，
DataNode数据目录配置不合理 告警解释 DataNode的配置参数“dfs.datanode.data.dir”指定了DataNode的数据目录。当所配置的目录路径无法创建、与系统关键目录使用同一磁盘或多个目录使用同一磁盘时，系统即刻产生此告警。 当修改DataNode的数据目录合理后，重启该DataNode，告警清除。
JobHistory进程堆内存使用超出阈值”告警，且按照告警参考处理无效。 问题现象 集群出现告警“ALM-43006 JobHistory进程堆内存使用超出阈值”并且按照指导处理以后，运行一段时间又会出现同样的告警。 原因分析 可能存在JobHistory内存泄露问题，需要安装相应的补丁修复。
“-XX:MaxDirectMemorySize”为IoTDB JVM直接内存，建议值为堆内存的“1/4”，主要影响写入性能，如果写入性能明显下降，可以适当调整该参数，参数值按照0.5倍速率调大。注意：需要保证“堆内存+直接内存 <= 80% * 系统可用内存”， 否则会导致IoTDB启动失败。 查询场景调
使用HBase 连接到HBase响应慢 HBase用户认证失败 端口被占用导致RegionServer启动失败 节点剩余内存不足导致HBase启动失败 HDFS性能差导致HBase服务不可用告警 参数不合理导致HBase启动失败 残留进程导致Regionsever启动失败 HDFS上设置配额导致HBase启动失败
端口被占用导致RegionServer启动失败 问题现象 Manager页面监控发现RegionServer状态为Restoring。 原因分析 通过查看RegionServer日志（/var/log/Bigdata/hbase/rs/hbase-omm-xxx.log）。 使用lsof
MRS集群安装的Python版本是多少？ 以root用户登录任意一个Master节点，然后执行python3命令即可获取MRS集群安装的Python版本。 表1 MRS集群安装的Python版本 MRS集群版本 Python版本 MRS 3.3.1-LTS Python 3.9.9
无业务情况下，RegionServer占用CPU高 问题背景 无业务情况下，RegionServer占用CPU较高。 原因分析 通过top命令获取RegionServer的进程使用CPU情况信息，查看CPU使用率高的进程号。 根据RegionServer的进程编号，获取该进程下线程使用CPU情况。
Spark2x基本原理 Spark2x组件适用于MRS 3.x及后续版本。 简介 Spark是基于内存的分布式计算框架。在迭代计算的场景下，数据处理过程中的数据可以存储在内存中，提供了比MapReduce高10到100倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储，使用户能
用于实时数据流上的查询语言，它是一种SQL-like的语言，相对于SQL，CQL中增加了（时序）窗口的概念，将待处理的数据保存在内存中，进行快速的内存计算，CQL的输出结果为数据流在某一时刻的计算结果。使用CQL，可以快速进行业务开发，并方便地将业务提交到Storm平台开启实时数
Flume启动失败 问题现象 安装Flume服务或重启Flume服务失败。 原因分析 Flume堆内存设置的值大于机器剩余内存，查看Flume启动日志： [CST 2019-02-26 13:31:43][INFO] [[checkMemoryValidity:124]] [GC_OPTS
--connect 指定JDBC连接的URL，格式为：jdbc:mysql://MySQL数据库IP地址:MySQL的端口/数据库名称。 --username 连接MySQL数据库的用户名。 -password 连接MySQL数据库的用户密码。命令中如果携带认证密码信息可能存在安全风险
Spark Core性能调优 Spark Core数据序列化 Spark Core内存调优 Spark Core内存调优 配置Spark Core广播变量 配置Spark Executor堆内存参数 使用External Shuffle Service提升Spark Core性能
登录MRS管理控制台，在导航栏选择“数据连接”。 在数据连接列表的单击待查看的数据连接名称，在弹出的页面查看该数据连接的详细信息。 例如查看RDS服务MySQL数据库数据连接信息如下： 图1 查看RDS服务MySQL数据库数据连接信息 删除数据连接 登录MRS管理控制台，在导航栏选择“数据连接”。 在数据连接列表的操作列，单击待删除数据连接所在行的“删除
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