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YARN YARN基本原理 YARN HA方案介绍 Yarn与其他组件的关系 YARN开源增强特性 父主题： 组件介绍
ZooKeeper ZooKeeper基本原理 ZooKeeper与其他组件的关系 ZooKeeper开源增强特性 父主题： 组件介绍
HDFS HDFS基本原理 HDFS HA方案介绍 HDFS与其他组件的关系 HDFS开源增强特性 父主题： 组件介绍
Spark Spark基本原理 Spark HA方案介绍 Spark与其他组件的关系 Spark开源增强特性 父主题： 组件介绍
HBase HBase基本原理 HBase HA方案介绍 HBase与其他组件的关系 HBase开源增强特性 父主题： 组件介绍
Loader Loader基本原理 Loader与其他组件的关系 Loader开源增强特性 父主题： 组件介绍
ClickHouse ClickHouse基本原理 ClickHouse与其他组件的关系 ClickHouse开源增强特性 父主题： 组件介绍
KrbServer及LdapServer KrbServer及LdapServer基本原理 KrbServer及LdapServer开源增强特性 父主题： 组件介绍
Flink Flink基本原理 Flink HA方案介绍 Flink与其他组件的关系 Flink滑动窗口增强 Flink Job Pipeline增强 Flink Stream SQL Join增强 Flink CEP in SQL增强 父主题： 组件介绍
ALM-12192 主机负载超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测平均负载，并把实际平均负载和阈值相比较。当检测到平均负载连续多次（默认值为10）超出阈值范围时产生该告警。 平滑次数为1，平均负载小于或等于阈值时，告警恢复；平滑次数大于1，平均负载小于或等于阈值的90%时，告警恢复。
Spark2x Spark2x基本原理 Spark2x多主实例 Spark2x多租户 Spark2x与其他组件的关系 Spark2x开源新特性说明 Spark跨源复杂数据的SQL查询优化 父主题： 组件介绍
高可用HA部署架构 MRS服务提供了基于ELB的HA部署架构，可以将用户访问流量自动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。如图3所示，客户端应用请求集群时，使用ELB（Elastic Load Balance）来进行流量分发，通过ELB的轮询机制，写不同节点上的本地表（Local
0及之后版本支持。 OBS读IOPS的能力降低，因此只适用于低频查询的场景。 OBS不适合并发大量读请求的场景，并发大量读请求可能会导致请求异常。 原理介绍 HBase支持对同一张表的数据进行冷热分离存储。用户在表上配置数据冷热时间分界点后，HBase会依赖用户写入数据的时间戳（毫秒）和时
配置HetuEngine资源组 资源组介绍 资源组机制从资源分配的角度控制实例的整体查询负载，并可以对查询实施排队策略。可以在一个计算实例资源下创建多个资源组，并且每个提交的查询将分配给一个特定的资源组执行。在资源组执行新查询之前，将检查当前资源组的资源负载是否超过实例分配给它的
节点内DataNode磁盘使用率不均衡 问题背景与现象 单个节点内DataNode的各磁盘使用率不均匀。 例如： 189-39-235-71:~ # df -h Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on /dev/xvda 360G
Iceberg Iceberg原理介绍 Iceberg是一种开放的数据湖表格式，可以基于Iceberg快速地在HDFS或OBS上构建自己的数据湖存储服务。 Iceberg当前为公测阶段，若需使用需联系技术支持申请白名单开通。 当前版本Iceberg仅支持Spark引擎，如需使用其他引擎构建数据湖服务，请使用Hudi。
re的比例大于1.5:1 即一个core配1.5G内存， 堆外内存设置建议内存大小和core的比例大于0.5:1。 cow表： cow表的原理是重写原始数据，因此这种表的调优，要兼顾dataSize和最后重写的文件数量。总体来说core数量越大越好（和最后重写多少个文件数直接相关
re的比例大于1.5:1 即一个core配1.5G内存， 堆外内存设置建议内存大小和core的比例大于0.5:1。 cow表： cow表的原理是重写原始数据，因此这种表的调优，要兼顾dataSize和最后重写的文件数量。总体来说core数量越大越好（和最后重写多少个文件数直接相关
文件进行管理提供数据湖能力，支持多种计算引擎，提供IUD接口，在 HDFS的数据集上提供了插入更新和增量拉取的流原语。 商用 Hudi基本原理 Hudi快速入门 2 ClickHouse组件版本升级到21.3.4.25，支持数据重分布 ClickHouse节点扩容后，数据迁移可以
HDFS客户端安装在数据节点导致数据分布不均衡 问题背景与现象 HDFS的DataNode数据分布不均匀，在某节点上磁盘使用率很高，甚至达到100%，其他节点空闲很多。 原因分析 客户端安装在该节点，根据HDFS数据副本机制，第一个副本会存放在本地机器，最终导致节点磁盘被占满，而其他节点空闲很多。
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