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Storm集群信息较多超过系统默认Thrift传输大小的设置。 原因分析 查看Storm服务状态及监控指标： MRS Manager界面操作：登录MRS Manager，依次选择“服务管理 > Storm”，查看当前Storm状态，发现状态为良好，且监控指标内容显示正确。 FusionInsight Manager
足。 原因分析 在HBase长时间运行场景下，操作系统会把JVM创建的“/tmp/.java_pid*”文件定期清理。因为HBase的内存监控使用了JVM的jinfo命令，而jinfo依赖“/tmp/.java_pid*”文件，当该文件不存在时，jinfo会执行kill -3将jstack信息打印到
nator报告快照制作完成，CheckpointCoordinator认为快照制作失败，如图2所示。 图1 时间监控信息 图2 关系图 回答 Flink引入了第三方软件包RocksDB的缺陷问题导致该现象的发生。建议用户将checkpoint设置为FsStateBackend方式。
Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点： 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展 容错性好 MRS服
Kafka”，查看当前Kafka状态，发现状态为良好，且监控指标内容显示正确。 FusionInsight Manager界面操作：登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Kafka”，查看当前Kafka状态，发现状态为良好，且监控指标内容显示正确。 在Kafka概览页面获取Controller节点信息。
ClickHouse消费Kafka数据异常 问题现象 用户在ClickHouse集群创建Kafka引擎表test.user_log_kafka消费Kafka数据，查看Kafka监控发现凌晨开始出现消息堆积，数据一直没有被消费。 原因分析 Kafka出现消息堆积，说明ClickHouse消费数据时出现异常，需要查看ClickHouse的日志。
间不足。 原因分析 在HDFS长时间运行场景下，操作系统会把JVM创建的“/tmp/.java_pid*”文件定期清理。因为HDFS的内存监控使用了JVM的jinfo命令，而jinfo依赖“/tmp/.java_pid*”文件，当该文件不存在时，jinfo会执行kill -3将jstack信息打印到
ALM-24005 Flume传输数据异常（2.x及以前版本） 告警解释 告警模块对Flume Channel的容量状态进行监控，当Channel满的时长超过阈值，或Source向Channel放数据失败的次数超过阈值后，系统发送告警。 用户可通过配置修改阈值：修改对应chann
point：时间序列数据点，包括metric、timestamp、value和tag。表示某个metric在某个时间点的数值。 metric：指标项。例如，在系统监控中的CPU使用率、内存、IO等指标。 timestamp：UNIX时间戳（自Epoch以来的秒或毫秒），即value产生的时间。 valu
ALM-24005 Flume传输数据异常 告警解释 告警模块对Flume Channel的容量状态进行监控，当Channel满的时长超过阈值，或Source向Channel放数据失败的次数超过阈值后，系统即时上报告警。 默认阈值为10，用户可通过conf目录下的配置文件properties
图1 ZooKeeper和HDFS的关系 ZKFC（ZKFailoverController）作为一个ZooKeeper集群的客户端，用来监控NameNode的状态信息。ZKFC进程仅在部署了NameNode的节点中存在。HDFS NameNode的Active和Standby节点均部署有ZKFC进程。
/log4j.properties”中的日志级别，使用API V1.1接口作业提交后，状态显示为error。 原因分析 executor会监控作业日志回显，确定作业执行结果，改为error后，检测不到输出结果，因此过期后判断作业状态为异常。 处理步骤 将“/opt/client/
HBase操作请求次数指标中的多级图表统计如何理解？ 问： HBase操作请求次数指标中的多级图表统计如何理解？ 答： 以“RegionServer级别操作请求次数”监控项为例： 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > HBase > 资源”，在该界面即可查看“Region
HDFS性能差导致HBase服务不可用告警 问题现象 HBase组件不断上报服务不可用告警。 原因分析 该问题多半为HDFS性能较慢，导致健康检查超时，从而导致监控告警。可通过以下方式判断： 首先查看HMaster日志（“/var/log/Bigdata/hbase/hm/hbase-omm-xxx.
splitting及region恢复。 在后台运行有多个监控HMaster启动进程的线程： TableNamespaceManager 这是一个帮助类，用于在HMaster主备倒换或启动期间，管理namespace表及监控表region的分配。如果namespace表在规定时间（hbase
splitting及region恢复。 在后台运行有多个监控HMaster启动进程的线程： TableNamespaceManager 这是一个帮助类，用于在HMaster主备倒换或启动期间，管理namespace表及监控表region的分配。如果namespace表在规定时间（hbase
如何对重点目录进行保护，防止“insert overwrite”语句误操作导致数据丢失？ 回答 当用户要对Hive重点数据库、表或目录进行监控，防止“insert overwrite”语句误操作导致数据丢失时，可以利用Hive配置中的“hive.local.dir.confblacklist”进行目录保护。
REST API接口介绍 功能简介 Spark的REST API以JSON格式展现Web UI的一些指标，提供用户一种更简单的方法去创建新的展示和监控的工具，并且支持查询正在运行的app和已经结束的app的相关信息。开源的Spark REST接口支持对Jobs、Stages、Storag
Kafka开源增强特性 Kafka开源增强特性 支持监控如下Topic级别的指标： Topic输入的字节流量 Topic输出的字节流量 Topic拒绝的字节流量 Topic每秒失败的fetch请求数 Topic每秒失败的Produce请求数 Topic每秒输入的消息条数 Topic每秒的fetch请求数
如何对重点目录进行保护，防止“insert overwrite”语句误操作导致数据丢失？ 回答 当用户要对Hive重点数据库、表或目录进行监控，防止“insert overwrite”语句误操作导致数据丢失时，可以利用Hive配置中的“hive.local.dir.confblacklist”进行目录保护。
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