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d资源。当HA连续10次检测到httpd资源异常时，产生该告警。 当HA检测到httpd资源正常后，告警恢复。 httpd资源为单主资源，一般资源异常会导致主备倒换，看到告警时，基本已经主备倒换，并在新主环境上启动新的httpd资源，告警恢复。该告警用于提示用户，Manager主备倒换的原因。
HA连续3次检测到floatip资源异常时，产生该告警。 当HA检测到floatip资源正常后，告警恢复。 floatip资源为单主资源，一般资源异常会导致主备倒换，看到告警时，基本已经主备倒换，并在新主环境上启动新的floatip资源，告警恢复。该告警用于提示用户，Manager主备倒换的原因。
MapReduce任务长时间无进展 问题 MapReduce任务长时间无进展。 回答 一般是因为内存太少导致的。当内存较小时，任务中拷贝map输出的时间将显著增加。 为了减少等待时间，您可以适当增加堆内存空间。 任务的配置可根据mapper的数量和各mapper的数据大小来进行优
可能返回不同的结果。 回答 正常情况下，相同rowkey值的数据加载到HBase是有先后顺序的，HBase以最近的时间戳的数据为最新数据，一般的默认查询中，没有指定时间戳的，就会对相同rowkey值的数据仅返回最新数据。 使用bulkload加载数据，由于数据在内存中处理生成HF
MapReduce任务长时间无进展 问题 MapReduce任务长时间无进展。 回答 一般是因为内存太少导致的。当内存较小时，任务中拷贝map输出的时间将显著增加。 为了减少等待时间，您可以适当增加堆内存空间。 任务的配置可根据mapper的数量和各mapper的数据大小来进行优
Kafka业务规格说明 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 支持的Topic上限 支持Topic的个数，受限于进程整体打开的文件句柄数（现场环境一般主要是数据文件和索引文件占用比较多）。 可通过ulimit -n命令查看进程最多打开的文件句柄数； 执行lsof -p <Kafka PI
建立Hive表分区提升查询效率 操作场景 Hive在做Select查询时，一般会扫描整个表内容，会消耗较多时间去扫描不关注的数据。此时，可根据业务需求及其查询维度，建立合理的表分区，从而提高查询效率。 操作步骤 MRS 3.x之前版本： 登录MRS控制台，在左侧导航栏选择“现有集群”，单击集群名称。选择“节点管理
可能返回不同的结果。 回答 正常情况下，相同rowkey值的数据加载到HBase是有先后顺序的，HBase以最近的时间戳的数据为最新数据，一般的默认查询中，没有指定时间戳的，就会对相同rowkey值的数据仅返回最新数据。 使用bulkload加载数据，由于数据在内存中处理生成HF
在事实表与维度表关联场景中可以按表设置TTL降低状态后端数据量 具体使用指导参考通过表级TTL进行状态后端优化。 合理设置并行度 任务运行的速度和并行度相关，一般来说提升并行度能有效提升读取的速度，但是过大的并行度可能导致部分节点资源的浪费，过小的并行度可能导致部分节点运行缓慢。对于SQL当前不能手
级别、开始时间、结束时间、用户、主机、服务、实例、操作结果等。 图1 审计信息列表 用户可以在“所有安全级别”中选择“高危”、“危险”、“一般”和“提示”级别的审计日志。 在高级搜索中，用户可设置过滤条件来查询审计日志。 在“操作类型”中，用户可根据用户管理、集群、服务、健康检查等来指定操作类型查询对应的审计日志。
Kafka业务规格说明 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 支持的Topic上限 支持Topic的个数，受限于进程整体打开的文件句柄数（现场环境一般主要是数据文件和索引文件占用比较多）。 可通过ulimit -n命令查看进程最多打开的文件句柄数； 执行lsof -p <Kafka PI
Flume业务配置及模块选择过程中，一般要求Sink的极限吞吐量需要大于Source的极限吞吐量，否则在极限负载的场景下，Source往Channel的写入速度大于Sink从Channel取出的速度，从而导致Channel频繁被写满，进而影响性能表现。 Avro Source和Avro Sink一般都是成对出现，用于多个Flume
配置列统计值直方图Histogram用以增强CBO准确度 配置场景 Spark优化sql的执行，一般的优化规则都是启发式的优化规则，启发式的优化规则，仅仅根据逻辑计划本身的特点给出优化，没有考虑数据本身的特点，也就是未考虑算子本身的执行代价。Spark在2.2中引入了基于代价的优
配置列统计值直方图Histogram用以增强CBO准确度 配置场景 Spark优化sql的执行，一般的优化规则都是启发式的优化规则，启发式的优化规则，仅仅根据逻辑计划本身的特点给出优化，没有考虑数据本身的特点，也就是未考虑算子本身的执行代价。Spark在2.2中引入了基于代价的优
成，由于初始化数据量通常较大，因此推荐使用API方式给充足资源来完成。 对于批量初始化后需要接Flink或Spark流作业实时写入的场景，一般建议通过对上有消息进行过滤，从一个指定的时间范围开始消费来控制数据的重复接入量（例如Spark初始化完成后，Flink消费Kafka时过滤
图1 Manager逻辑架构 Manager由OMS和OMA组成： OMS：操作维护系统的管理节点，OMS一般有两个，互为主备。 OMA：操作维护系统中的被管理节点，一般有多个。 图1中各模块的说明如表1所示： 表1 业务模块说明 模块名称 描述 Web Service 是一个
k/Hive等技术来进行分析，由于数据量大，任务处理繁重，资源消耗较高，因此使用成本也越来越高。当前并不是每个企业在每时每刻在进行分析，而一般是在一天的一个时间段内进行分析汇总，因此MRS提供了弹性伸缩能力，可以自动在业务在繁忙时申请额外资源，业务不繁忙时释放闲置资源，让用户按需
续费 续费概述 手动续费 自动续费
参数和不建议修改的配置参数。 快速配置常用参数 其他参数在安装集群时已进行了适配，以下参数需要根据使用场景进行调整。以下参数除特别指出外，一般在Spark2x客户端的“spark-defaults.conf”文件中配置。 表1 快速配置常用参数 配置项 说明 默认值 spark.sql
Flume业务配置及模块选择过程中，一般要求Sink的极限吞吐量需要大于Source的极限吞吐量，否则在极限负载的场景下，Source往Channel的写入速度大于Sink从Channel取出的速度，从而导致Channel频繁被写满，进而影响性能表现。 Avro Source和Avro Sink一般都是成对出现，用于多个Flume
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