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消除。 是，处理完毕。 否，执行6 调整监控阈值 在FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 > Yarn > 任务 > 正在挂起的任务”，根据实际需要，适当增加该告警的监控阈值。 等待5分钟，查看该告警是否消除。 是，处理完毕。
支持可视化定义流作业和批作业。 支持作业资源、故障恢复策略、Checkpoint策略可视化配置。 流作业和批作业的状态监控。 Flink作业运维能力增强，包括原生监控页面跳转。 性能&可靠性 流处理支持24小时窗口聚合计算，毫秒级性能。 批处理支持90天窗口聚合计算，分钟级计算完成。
如果运行任务的BE节点故障，需查看具体的故障原因再进行解决。 如果RPC源端有大量未发送的数据超过了阈值，可设置如下参数： brpc_socket_max_unwritten_bytes：用于设置未发送的数据量的阈值，默认为1GB。如果未发送数据量超过该值，则会报OVERCROWDED错，可适当调大该值。
jboss.netty.channel.socket.ChannelRunnableWrapper.run(ChannelRunnableWrapper.java:40) at org.jboss.netty.channel.socket.nio.AbstractNioWorker
jboss.netty.channel.socket.ChannelRunnableWrapper.run(ChannelRunnableWrapper.java:40) at org.jboss.netty.channel.socket.nio.AbstractNioWorker
的审计日志。 PMS 性能监控模块，搜集每一个OMA上的性能监控数据并提供查询。 CEP 汇聚功能模块。比如将所有OMA上的磁盘已用空间汇总成一个性能指标。 FMS 告警模块，收集每一个OMA上的告警并提供查询。 OMM Agent OMA上面性能监控和告警的Agent，负责收集该Agent
meNode之间的元数据信息。 ZKFC ZKFC是需要和NameNode一一对应的服务，即每个NameNode都需要部署ZKFC。它负责监控NameNode的状态，并及时把状态写入Zookeeper。ZKFC有选择哪个NameNode作为主NameNode的权利。 Colocation
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 支持online和offline场景
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 支持online和offline场景
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在海量大数据场景下，HBase表中的部分业务数据随着时间的推移仅作为归档数据或者访问频率很低，同时这部分历史数据体量非常大，比如订单数据或者监控数据，如果降低这部分数据的存储成本将会极大的节省企业的成本。 HBase支持冷热分离功能，将数据分类存储在不同介质上，即冷数据存储在OBS
使用Tableau访问MRS HetuEngine 应用场景 Tableau是一款商业智能工具软件，将可信的数据转化为可行的见解。借助直观的人工智能分析平台，帮助人们查看和理解数据并根据数据采取行动，让每一次决策都更加明智。 本章节以Tableau Desktop 2022.2版
手动将CSV离线数据导入至IoTDB 应用场景 IoTDB（物联网数据库）是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统，采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能。 IoTDB支持以下方式批量导入或导出数据： 批量导入数据：通过import-csv.sh离线方式进行数据的导入。
Flume_Client.tar”为例进行描述。 上传软件包。 以user用户将软件包上传到将要安装Flume服务客户端的节点目录上，例如“/opt/client”。 user用户为安装和运行Flume客户端的用户。 解压软件包。 以user用户登录将要安装Flume服务客户端的
Impala客户端使用实践 Impala是用于处理存储在Hadoop集群中的大量数据的MPP（大规模并行处理）SQL查询引擎。 它是一个用C++和Java编写的开源软件。 与其他Hadoop的SQL引擎相比，它拥有高性能和低延迟的特点。 背景信息 假定用户开发一个应用程序，用于管理企业中的使用A业务的用户
查看“Yarn被终止的任务数超过阈值”告警详情中的“附加信息”，确认监控阈值是否设置过小。 是，执行3。 否，执行4。 选择“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 > Yarn > 其它 > root队列下被杀死的任务数”，修改该监控的阈值。执行6。 选择“集群 > 待操作集群的名称
x B x C > D ，HDFS总存储空间可在HDFS NameNode页面查看，Hive已经使用HDFS的空间大小可在Hive的监控界面查看监控指标“Hive已经使用的HDFS空间大小”。 检查该告警是否恢复。 是，操作结束。 否，执行3。 对系统进行扩容。 对系统进行扩容。
查看“Yarn上运行失败的任务数超过阈值”告警详情中的“附加信息”，确认监控阈值是否设置过小。 是，执行3。 否，执行4。 选择“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 > Yarn > 其它 > root队列下失败的任务数”，修改该监控的阈值。执行6。 选择“集群 > 待操作集群的名称 >
Flume_Client.tar”为例进行描述。 上传软件包。 以user用户将软件包上传到将要安装Flume服务客户端的节点目录上，例如“/opt/client”。 user用户为安装和运行Flume客户端的用户。 解压软件包。 以user用户登录将要安装Flume服务客户端的
使用HetuEngine查询IoTDB时序数据 应用场景 IoTDB（物联网数据库）是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 Apache IoTDB采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能。IoTDB数据查询及分析包括以下两种场景： IoTDB时序数据查询 IoT
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