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/srv/BigData/yarn/data2/nm/containerlogs。这样数据就会存储在所有设置的目录中，一般会是在不同的设备中。为保证磁盘IO负载均衡，需要提供几个路径且每个路径都对应一个单独的磁盘。应用程序的本地化后的日志目录存在于相对路径/application_%{appid}中
理平面）服务，即OMS LDAP LDAP2 部署在集群中的LdapServer（业务平面）服务 Kerberos1访问LDAP数据：以负载均衡方式访问主备LDAP1两个实例和双备LDAP2两个实例。只能在主LDAP1主实例上进行数据的写操作，可以在LDAP1或者LDAP2上进行数据的读操作。
/srv/BigData/yarn/data2/nm/containerlogs。这样数据就会存储在所有设置的目录中，一般会是在不同的设备中。为保证磁盘IO负载均衡，需要提供几个路径且每个路径都对应一个单独的磁盘。应用程序的本地化后的日志目录存在于相对路径/application_%{appid}中
Agent1，2，3）负责处理日志，汇聚节点（Agent4）负责写入HDFS，每个收集节点的Agent可以选择多个汇聚节点，这样可以实现负载均衡。 图3 Flume级联结构图 Flume的架构和详细原理介绍，请参见：https://flume.apache.org/releases/1
配置HDFS DiskBalancer磁盘均衡 配置场景 DiskBalancer是一个在线磁盘均衡器，旨在根据各种指标重新平衡正在运行的DataNode上的磁盘数据。工作方式与HDFS的Balancer工具类似。不同的是，HDFS Balancer工具用于DataNode节点间的数据均衡，而HDFS
均衡Kafka扩容节点后数据 操作场景 用户可以在Kafka扩容节点后，在客户端中执行Kafka均衡工具来均衡Kafka集群的负载。 本章节内容适用于MRS 3.x之前版本。3.x及之后版本请参考配置Kafka数据均衡工具。 前提条件 MRS集群管理员已明确业务需求，并准备一个K
ALM-38017 分区均衡时间超过阈值 告警解释 系统每10分钟（可以通过修改Kafka配置项“auto.reassign.check.interval.ms”调整）周期性检测，扩容新的Broker后触发的分区均衡时间超过阈值（默认为1440分钟，可以通过修改Kafka配置项“reassignment
工具无缝对接。 FE 主要负责用户请求的接入、查询解析规划、元数据的管理、节点管理相关工作。 BE 主要负责存储数据、执行查询计划、副本负载均衡。 Leader Leader为Follower组中选举出来的一种角色。 Follower 一条元数据日志需要在多数Follower节点写入成功，才算成功。
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。
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
Query Language）编译和解析，生成并执行相应的MapReduce任务或者HDFS操作。Hive与HQL相关信息，请参考HQL 语言手册。 图3为Hive的结构简图。 Metastore：对表，列和Partition等的元数据进行读写及更新操作，其下层为关系型数据库。 Dr
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
集群地址。如果通过公网地址连接，请指定为集群“公网访问域名”，如果通过内网地址连接，请指定为集群“内网访问域名”。如果通过弹性负载均衡连接，请指定为“弹性负载均衡地址”。 username和password：连接数据库的用户名及密码。命令中如果携带认证密码信息可能存在安全风险，在执
备用Master。 主用Master：负责HBase中RegionServer的管理，包括表的增、删、改、查；RegionServer的负载均衡，Region分布调整；Region分裂以及分裂后的Region分配；RegionServer失效后的Region迁移等。 备用Mast
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。
Balance功能是基于不同节点的I/O负载情况，在HDFS客户端进行读写操作时，尽可能地选择I/O负载较低的节点进行读写，以此达到I/O负载均衡，以及充分利用集群整体吞吐能力。 写文件时，如果开启写文件的HDFS Load Balance功能，NameNode仍然是根据正常顺序（
shuffle(); Rebalancing (Round-robin partitioning)：基于round-robin对元素进行分区，使得每个分区负载均衡。对于存在数据倾斜的性能优化是很有用的。 dataStream.rebalance(); Rescaling：以round-robin的
ALM-45005 HetuEngine计算实例CPU负载使用率超过阈值 本章节适用于MRS 3.3.1及以后版本。 告警解释 系统每30秒周期性检测HetuEngine计算实例的平均CPU负载使用率，当检测到HetuEngine计算实例的CPU负载使用率大于90%时产生该告警。
ALM-45006 HetuEngine计算实例内存负载使用率超过阈值 本章节适用于MRS 3.3.1及以后版本。 告警解释 系统每30秒周期性检测HetuEngine计算实例的内存负载使用率，当检测到HetuEngine计算实例的内存负载使用率大于80%时产生该告警。 Hetu
NameNode节点长时间满负载导致客户端无响应 问题 当NameNode节点处于满负载、NameNode所在节点的CPU 100%耗尽时，导致NameNode无法响应，对于新连接到该NameNode的HDFS客户端，能够主备切换连接到另一个NameNode，进行正常的操作，而对
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