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ALM-25501 KerberosServer请求数高 告警解释 系统每30秒周期性检查KerberosServer节点的处理请求数，并把实际处理的请求数和阈值相比较，当请求数连续多次（默认值为5）超过设定阈值时，系统将产生此告警。 平滑次数可配置，当平滑次数为1，进程连接数小
如果无对应图表，可单击右侧下拉三角，选择“定制”并勾选对应项，单击“确定”。 排查当前业务量是否处于高峰阶段。若处于高峰阶段导致该告警，建议对节点进行扩容，或者联系MRS集群管理员提升CPU。 检查该告警是否恢复。 是，处理完毕。 否，执行7。 收集故障信息。 在FusionInsight
通常可以通过绑定EIP的方式访问MRS集群，具体操作请参考配置Windows通过EIP访问集群HDFS。 如果本地开发环境与MRS集群内节点网络不通，也可以将样例工程编译后，将jar包上传至集群内运行，具体操作可参考调测HDFS应用。 Windows本地hosts文件存放路径举例
2017-10-24 00:32:30,2017-10-25 00:32:30,39.62,99.13 使用WinSCP工具将CSV文件导入客户端节点，例如“/opt”目录下。 登录FusionInsight Manager页面，选择“系统 > 权限 > 用户”，添加人机用户sparkus
TokenServer内存设置是否过小。 在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 > 告警”，查看该TokenServer节点是否上报“TokenServer堆内存使用率超过阈值”告警。 是，执行7。 否，执行9。 参考“ALM-45737 TokenServer堆
python-examples -R 在“python-examples/pyCLI_nosec.py”中的hosts数组中填写安装HiveServer的节点的业务平面IP地址。HiveServer业务平面IP地址可登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Hive
NameNode内存使用率过高，会影响HDFS的数据读写性能。 可能原因 HDFS NameNode配置的内存不足。 处理步骤 清除无用文件。 在集群节点使用客户端，执行hdfs dfs -rm -r 文件或目录路径命令，确认删除无用的文件。 等待5分钟后，检查本告警是否恢复。 是，处理完毕。
DataNode内存使用率过高，会影响到HDFS的数据读写性能。 可能原因 HDFS DataNode配置的内存不足。 处理步骤 清除无用文件。 在集群节点使用客户端，执行hdfs dfs -rm -r 文件或目录路径命令，确认删除无用的文件。 等待5分钟后，检查本告警是否恢复。 是，处理完毕。
增加Kafka Topic分区 操作场景 用户可以通过KafkaUI增加Kafka Topic分区。 安全模式集群下，执行分区迁移操作的用户需属于“kafkaadmin”用户组，否则将会由于鉴权失败导致操作失败。 非安全模式下，KafkaUI对任意操作不作鉴权处理。 本章节内容仅适用于MRS
配置Spark读取HBase表数据 Spark On HBase Spark on HBase为用户提供了在Spark SQL中查询HBase表，通过Beeline工具为HBase表进行存数据等操作。通过HBase接口可实现创建表、读取表、往表中插入数据等操作。 登录Manager界面，选择“集群
1/install/FusionInsight-Spark2x-3.1.1/spark/jars/streamingClient010/*”。 将各服务端节点的“original-spark-examples_2.12-3.1.1-xxx.jar”包删除。 在客户端“spark-defaults.
配置Hive表分区动态覆盖 配置场景 在旧版本中，使用insert overwrite语法覆写分区表时，只支持对指定的分区表达式进行匹配，未指定表达式的分区将被全部删除。在spark2.3版本中，增加了对未指定表达式的分区动态匹配的支持，此种语法与Hive的动态分区匹配语法行为一致。
配置ClickHouse对接开源ClickHouse 本章节适用于MRS 3.3.0-LTS.1及之后版本。 操作场景 在普通模式（未开启Kerberos认证）下对接开源或其他厂商ClickHouse时候，需设置参数“CLICKHOUSE_OPENSOURCE_COMMUNITY
1/install/FusionInsight-Spark2x-3.1.1/spark/jars/streamingClient010/*”。 将各服务端节点的“original-spark-examples_2.12-3.1.1-xxx.jar”包删除。 在客户端“spark-defaults.
ALM-14038 Router堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测HDFS Router堆内存使用大小和能够分配的最大堆内存大小，计算堆内存使用大小和能够分配的最大堆内存大小的比值得到堆内存使用率，并把实际的HDFS Router堆内存使用率和阈值相比较。HDFS
ALM-27005 数据库连接数使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检查DBServer节点的数据库连接数使用率，并把实际数据库连接数使用率和阈值相比较，当数据库连接数的使用率连续5次（可配置，默认值为5）超过设定阈值时，系统将产生此告警，数据库连接数使用率的阈值设为90%（可配置，默认值为90%）。
告警”，查看“告警ID”为“19025”的告警的“定位信息”中上报该告警的服务名。 以客户端安装用户登录安装了HDFS和HBase客户端的节点，并执行以下命令： cd 客户端安装目录 source bigdata_env kinit 组件业务用户（若集群未启用Kerberos认证（普通模式），请跳过该操作）
重启目的集群的HBase服务，使数据迁移生效。在启动过程中，HBase会加载当前HDFS上的数据并重新生成元数据。启动完成后，在Master节点客户端执行如下命令加载HBase表数据。 $HBase_Home/bin/hbase hbck -fixMeta -fixAssignments
配置Spark事件队列大小 配置场景 Spark中见到的UI、EventLog、动态资源调度等功能都是通过事件传递实现的。事件有SparkListenerJobStart、SparkListenerJobEnd等，记录了每个重要的过程。 每个事件在发生后都会保存到一个队列中，Dr
配置Spark事件队列大小 配置场景 Spark中的UI、EventLog、动态资源调度等功能都是通过事件传递实现的。事件有SparkListenerJobStart、SparkListenerJobEnd等，记录了每个重要的过程。 每个事件在发生后都会保存到一个队列中，Driv
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