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业的CheckPoint的性能，对FlinkServer本身没有影响。 可能原因 RocksDB的写压力较大。 处理步骤 在TaskManager日志检查是否RocksDB的写压力较大并收集日志 使用具有FlinkServer管理操作权限的用户登录FusionInsight Manager。
且RegionServer压力也比较大。 本实践基于华为云MapReduce服务，用于指导您创建MRS集群后，使用BulkLoad方式向HBase中批量导入本地数据，在首次数据加载时，能极大的提高写入效率，并降低对Region Server节点的写入压力。 方案架构 Bulklo
安全可靠的运行环境，使用裸金属服务器更合适。 当使用BMS类型的规格时，不支持升级Master节点规格。 仅当集群的“计费模式”为“包年/包月”时，MRS支持使用BMS类型的规格。 MRS支持的弹性云服务器（ECS）和裸金属服务器（BMS）混合部署，部署方式如下： Master、
在购买集群页面，选择“快速购买”页签。 参考下列参数说明配置集群基本信息。 表1 MRS集群配置参数 参数 描述 示例 计费模式 集群的计费模式，MRS提供“包年/包月”与“按需计费”两种计费模式。 选择“按需计费”时，可能需要冻结一定的保证金，具体内容请参见计费说明。 按需计费 区域 待创建资源所在的区
没有影响。 可能原因 Flink作业RocksDB的Level0层SST文件数持续超过阈值可能原因： RocksDB的Compaction压力过大，同时会存在“ALM-45646 RocksDB的Pending Compaction持续超过阈值”和“ALM-45647 RocksDB的Pending
当ClickHouse与Zookeeper断连，将无法正常使用ClickHouse服务。 可能原因 ZooKeeper状态异常。 ClickHouse业务压力过大。 处理步骤 检查ZooKeeper状态是否异常 在FusionInsight Manager首页，选择“集群 > 服务 > ZooKeeper
ka的数据，Spark将按照终止时间（batch时间）生成相应个数的任务，其中第一个任务读取全部数据，其余任务可能不读取数据，造成任务处理压力不均匀。 若A段时间的任务和B段时间任务处理得较慢，则会影响C段时间任务的处理。针对上述场景，Spark提供Kafka后进先出功能。 图1
ka的数据，Spark将按照终止时间（batch时间）生成相应个数的任务，其中第一个任务读取全部数据，其余任务可能不读取数据，造成任务处理压力不均匀。 如果A段时间的任务和B段时间任务处理得较慢，则会影响C段时间任务的处理。针对上述场景，Spark提供Kafka后进先出功能。 图1
shuffle Service是长期存在于NodeManager进程中的一个辅助服务。通过该服务来抓取shuffle数据，减少了Executor的压力，在Executor GC的时候也不会影响其他Executor的任务运行。 操作步骤 登录FusionInsight Manager系统。
shuffle Service是长期存在于NodeManager进程中的一个辅助服务。通过该服务来抓取shuffle数据，减少了Executor的压力，在Executor GC的时候也不会影响其他Executor的任务运行。 操作步骤 登录FusionInsight Manager系统。
codegen.wholeStage”参数默认为“true”，当SQL嵌套逻辑过多时，Spark Driver在编译解析SQL生成代码过程中的压力就会过大，发生oom报错。因此，建议如下： 整改Spark SQL命令。 修改“spark.sql.codegen.wholeStage”参数为“false”，使得Spark
U和内存资源的百分比，和配置资源组的内存软隔离。 开启内存软隔离后，当集群资源紧张时，将自动结束组内占用内存最大的若干个查询任务以减缓集群压力。当集群资源空闲时，一旦Workload Group使用资源超过预设值时，多个Workload将共享集群可用空闲资源并自动突破阈值，继续使
品报价会在浏览器下方即时显示。当满足弹性伸缩条件时，扩缩容节点后会影响实际费用。 如果在集群使用时，配置的弹性伸缩功能新增了节点，则包年/包月集群和按需计费集群新增节点的计费都是按实际使用时长计费，计费周期为一小时。 缩容会影响MRS集群性能，通常不建议您这样操作，缩容节点按实际使用时长计费，后续不再收取该节点费用。
SMemArtsCCInputStream，该InputStream从部署在计算侧上的MemArtsCC集群读取数据，从而减少OBS服务端压力，提升数据读取性能的目标。 MemArtsCC会将数据持久化存储到计算侧的存储中（SSD），OBS对接MemArtsCC有如下使用场景： 提升存算分离架构访问数据的性能
SQL可以将表cache到内存中，并且使用压缩存储来尽量减少内存压力。通过将表cache，查询可以直接从内存中读取数据，从而减少读取磁盘带来的内存开销。 但需要注意的是，被cache的表会占用executor的内存。尽管在Spark SQL采用压缩存储的方式来尽量减少内存开销、缓解GC压力，但当缓存的表较大或者缓存表
SQL可以将表cache到内存中，并且使用压缩存储来尽量减少内存压力。通过将表cache，查询可以直接从内存中读取数据，从而减少读取磁盘带来的内存开销。 但需要注意的是，被cache的表会占用executor的内存。尽管在Spark SQL采用压缩存储的方式来尽量减少内存开销、缓解GC压力，但当缓存的表较大或者缓存表
本章节适用于MRS 3.5.0及以后版本。 当使用Flink的Full outer Join算子实现宽表拼接功能时，由于状态会被多次重复存储导致状态后端压力大，计算性能差。使用MultiJoin算子进行宽表拼接计算性能可以提升1倍。 FlinkSQL支持MultiJoin算子使用限制 MultiJoin算子只支持FULL
产生告警的主机名。 对系统的影响 产生该告警表示HBase服务的compaction队列长度已经超过规定的阈值，如果该告警长期存在，表示该节点写入压力过大，磁盘IO、CPU可能出现过载，导致读写请求变慢，甚至超时。 可能原因 HBase RegionServer数太少。 HBase 单个
Hudi数据表Archive规范 Archive（归档）是为了减轻Hudi读写元数据的压力，所有的元数据都存放在这个路径：Hudi表根目录/.hoodie目录，如果.hoodie目录下的文件数量超过10000就会发现Hudi表有非常明显的读写时延。 规则 Hudi表必须执行Archive。
50，建议不超过200。 部署负载均衡组件，查询基于负载均衡组件进行，避免单点查询压力太大影响性能。 ClickHouse支持连接集群中的任意节点查询，如果查询集中到一台节点，可能会导致该节点的压力过大并且可靠性不高。建议使用ClickHouseBalancer或者其他负载均衡服务，均衡查询负载，提升可靠性。
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