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使用Yarn客户端提交任务 操作场景 该任务指导用户在运维场景或业务场景中使用Yarn客户端。 前提条件 已安装客户端。 例如安装目录为“/opt/client”，以下操作的客户端目录只是举例，请根据实际安装目录修改。 各组件业务用户由MRS集群管理员根据业务需要创建。安全模式下
ALM-12007 进程故障 告警解释 进程健康检查模块按5秒周期检测进程状态。当进程健康检查模块连续三次检测到进程连接状态为故障时，产生该告警。 当进程连接正常时，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 12007 重要 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群或系统名称。
ALM-38010 存在单副本的Topic 告警解释 系统在Kafka的Controller所在节点上，每60秒周期性检测各个Topic的副本数，当检测到某个Topic的副本数为1时，产生该告警。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 38010 重要 否 告警参数 参数名称
在本地Windows环境中调测HetuEngine应用 操作场景 在程序代码完成开发后，可以在Windows环境下进行编译，本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。 操作步骤 在Windows环境下的Intellij IDEA开发环境中，单击IDEA右侧Maven导入依赖。
ALM-45326 Presto Coordinator线程数超过阈值 本章节仅适用于MRS 3.1.5及之后版本。 告警解释 系统会检查Presto Coordinator和Worker实例的线程使用情况，默认阈值为1024个。如果Presto Coordinator或Worker的线程数超过阈值，则发出告警。
多流Join场景支持配置表级别的TTL时间 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 在Flink双流Join场景下，如果Join的左表和右表其中一个表数据变化快，需要较短时间的过期时间，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
MapReduce Shuffle调优 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分，包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task拷贝数据并最终放到reduce函数的全部过程。这部分Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程
MapReduce Shuffle调优 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分，包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task复制数据并最终放到reduce函数的全部过程。这部分Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程
清除ClickHouse默认用户密码 本章节指导用户在创建ClickHouse集群（普通模式）后，清除ClickHouse的默认用户“default”和“clickhouse”的密码。 本章节适用于MRS 3.3.0及之后版本。 “default”和“clickhouse”用户为
ALM-25004 LdapServer数据同步异常 告警解释 系统按30秒周期性检测LdapServer数据，如果连续12次检测，Manager的主备LdapServer的数据内容都不一致，产生该告警，当两者的数据一致时，对应告警恢复。 系统按30秒周期性检测LdapServe
Spark Core内存调优 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
MRS 1.9.2.3及之后版本补丁说明 MRS 1.9.2.5补丁说明 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS 1.9.2.5 发布时间 2024-05-30 安装前处理 安装此补丁前，如果之前有装过MRS_1x2x_Patch_Diskmgt_20230308.tar.gz补丁，
访问MRS Manager页面报错“502 Bad Gateway” 用户问题 访问集群管理页面地址打开显示“502 Bad Gateway”错误。 问题现象 未开启Kerberos认证的集群，访问MRS Manager页面报错如下图： 图1 MRS Manager页面报错 原因分析
调测HBase Python样例程序 仅MRS 1.9.x及之前版本支持HBase python样例代码调测。 HBase支持使用自带的ThriftServer2服务通过python来访问HBase服务。python样例仅支持在Linux环境中运行，调测HBase python样
MRS可靠性增强 MRS在基于Apache Hadoop开源软件的基础上，在主要业务部件的可靠性、性能调优等方面进行了优化和提升。 系统可靠性 管理节点均实现HA Hadoop开源版本的数据、计算节点已经是按照分布式系统进行设计的，单节点故障不影响系统整体运行；而以集中模式运作的
大数据集（大于1TB）的并行运算。在MapReduce程序中计算的数据可以来自多个数据源，如Local FileSystem、HDFS、数据库等。最常用的是HDFS，可以利用HDFS的高吞吐性能读取大规模的数据进行计算。同时在计算完成后，也可以将数据存储到HDFS。 HDFS和Spark的关系
在IDEA中提交Storm拓扑 操作场景 Storm支持IntelliJ IDEA远程提交拓扑，目前样例代码中仅WordCountTopology支持远程提交，其他拓扑想实现远程提交，请参考WordCountTopology实现远程提交函数。 前提条件 已执行打包Strom样例工程应用。
Knox进程占用内存高 用户问题 knox进程占用内存高。 问题现象 主Master节点内存使用率高，用top -c命令查看到占用内存较高的进程中有knox进程，且此进程占用内存超过4 GB。 原因分析 knox进程没有单独配置内存，进程会自动根据系统内存大小按照比例划分可用内存，导致knox占用内存大。
访问组件WebUI页面报500异常 用户问题 访问组件WebUI页面报500异常。 问题现象 访问组件WebUI页面报500异常。报错如下： HTTP ERROR 500 java.io.IOException: Service connectivity error. 原因分析
ALM-50213 FE中和BE交互的线程池中正在排队的任务数超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检查FE中和BE交互的线程池中正在排队的任务数，当检查到该值超出阈值（默认值为10）时产生该告警。该线程池为FE端ThriftServer的工作线程池，对应“fe.conf”文件中
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