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ALM-12016 CPU使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测CPU使用率，并把实际CPU使用率和阈值相比较。CPU使用率默认提供一个阈值范围。当检测到CPU使用率连续多次（可配置，默认值为10）超出阈值范围时产生该告警。 平滑次数为1，CPU使用率小于或等于阈值时，
与Loader有交互关系的组件有HDFS、HBase、Hive、Yarn、Mapreduce和ZooKeeper等。 Loader作为客户端使用这些组件的某些功能，如存储数据到HDFS和HBase，从HDFS和HBase表读数据，同时Loader本身也是一个Mapreduce客户端程序，完成一些数据导入导出任务。
HyperLogLog（hll）是一种统计基数的算法。它实际上不会存储每个元素出现的次数，它使用的是概率算法，通过存储元素的32位hash值的第一个1的位置，来计算元素数量。通常分为稀疏存储结构和密集存储结构两种。hll创建时是稀疏存储结构，当需要更高效处理时会转为密集型数据结构。P4HyperLogLog则
新建Spark样例工程（可选） 操作场景 除了导入Spark样例工程，您还可以使用IDEA新建一个Spark工程。如下步骤以创建一个Scala工程为例进行说明。 操作步骤 打开IDEA工具，选择“Create New Project”。 图1 创建工程 在“New Project
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新建Spark样例工程（可选） 操作场景 除了导入Spark样例工程，您还可以使用IDEA新建一个Spark工程。如下步骤以创建一个Scala工程为例进行说明。 操作步骤 打开IDEA工具，选择“Create New Project”。 图1 创建工程 在“New Project
问题 存在两个集群：cluster1和cluster2，如何使用cluster1中的Spark2x访问cluster2中的HDFS、Hive、HBase和Kafka组件。 回答 可以有条件的实现两个集群间组件互相访问，但是存在以下限制： 仅允许访问一个Hive MetaStore，不支持同时访问cluster1的Hive
n Server节点的写入压力。 方案架构 Bulkload是HBase提供的一个数据导入工具，它可以将数据批量地导入到HBase表中，直接写入底层数据文件和WAL日志，从而显著提升了数据加载的速度和效率。 BulkLoad方式调用MapReduce的job直接将数据输出成HBase
rver2的另外一个实现，它底层使用了Spark SQL来处理SQL语句，从而比Hive拥有更高的性能。 JDBCServer是一个JDBC接口，用户可以通过JDBC连接JDBCServer来访问SparkSQL的数据。JDBCServer在启动的时候，会启动一个sparkSQL
Queues”中查看root队列是否资源用满。 是，执行3。 否，执行4。 对Yarn服务的NodeManager实例进行扩容。扩容后，查看告警是否消除。 是，处理完毕。 否，执行6。 检查队列最大资源容量和AM最大资源百分比 查看pending任务对应的队列的资源是否用满。 是，执行5。 否，执行6。
存在两个集群：cluster1 和cluster2，如何使用cluster1中的Spark2x访问cluster2中的HDFS、Hive、HBase和Kafka组件。 回答 可以有条件的实现两个集群间组件互相访问，但是存在以下限制： 仅允许访问一个Hive MetaStore，不支持同时访问cluster1的Hive
rver2的另外一个实现，它底层使用了Spark SQL来处理SQL语句，从而比Hive拥有更高的性能。 JDBCServer是一个JDBC接口，用户可以通过JDBC连接JDBCServer来访问SparkSQL的数据。JDBCServer在启动的时候，会启动一个sparkSQL
Source负责接收数据或产生数据，并将数据批量放到一个或多个Channel。Source有两种类型：数据驱动和轮询。 典型的Source样例如下： 和系统集成并接收数据的Sources：Syslog、Netcat。 自动生成事件数据的Sources：Exec、SEQ。 用于Agent和Agent之间通信的IPC
ntpdate修改时间导致HDFS出现大量丢块 问题背景与现象 用ntpdate修改了集群时间，修改时未停止集群，修改后HDFS进入安全模式，无法启动。 退出安全模式后启动，hfck检查丢了大概1 TB数据。 原因分析 查看NameNode原生页面发现有大量的块丢失。 图1 块丢失
善保管。 密码长度应在8～26个字符之间 必须包含如下4种字符的组合 至少一个小写字母 至少一个大写字母 至少一个数字 至少一个特殊字符：`~!@#$%^&*()-_=+|[{}];:',<.>/? 不能和用户名或倒序的用户名相同 - 登录方式 MRS集群内节点的登录方式。 密码
Kafka服务异常。 客户端Producer侧jaas文件和keytab文件错误。 原因分析 Producer发送数据到Kafka失败，可能原因客户端Producer侧问题或者Kafka侧问题。 通过Manager页面查看Kafka服务状态及监控指标。 MRS Manager界面操作：登录MRS
Source负责接收数据或通过特殊机制产生数据，并将数据批量放到一个或多个Channel。Source的类型有数据驱动和轮询两种。 典型的Source类型如下： 和系统集成的Sources：Syslog、Netcat。 自动生成事件的Sources：Exec、SEQ。 用于Agent和Agent之间通信的IPC Sources：Avro。
Source负责接收数据或产生数据，并将数据批量放到一个或多个Channel。Source有两种类型：数据驱动和轮询。 典型的Source样例如下： 和系统集成并接收数据的Sources：Syslog、Netcat。 自动生成事件数据的Sources：Exec、SEQ。 用于Agent和Agent之间通信的IPC
[DISTINCT] query INTERSECT仅返回第一个和第二个查询的结果相交的行。以下是最简单的INTERSECT子句之一的示例。它选择值13和42，并将此结果集与选择值13的第二个查询合并。由于42仅在第一个查询的结果集中，因此不包含在最终结果中。 SELECT * FROM
Spark读写Hudi任务资源配置规则，内存和CPU核心的比例2:1，堆外内存和CPU核心比例0.5:1；即一个核心，需要2G堆内存，0.5G堆外内存 Spark初始化入库场景，由于处理的数据量比较大，上述资源配比需要调整，内存和Core的比例推荐4:1，堆外内存和Core的比例1:1。 示例：
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