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提供内存级I/O 吞吐率，同时降低具有弹性扩张特性的数据驱动型应用的成本开销 简化云存储和对象存储接入 简化数据管理，提供对多数据源的单点访问 应用程序部署简易 Alluxio 接口开发简介 Alluxio支持使用Java进行程序开发，具体的API接口内容请参考https://docs.alluxio
提供内存级I/O吞吐率，同时降低具有弹性扩张特性的数据驱动型应用的成本开销 简化云存储和对象存储接入 简化数据管理，提供对多数据源的单点访问 应用程序部署简易 有关Alluxio的详细信息，请参见：https://docs.alluxio.io/os/user/stable/cn/Overview
ALM-18024 Yarn任务挂起内存量超阈值 告警解释 告警模块按60秒周期检测Yarn当前挂起的内存量大小，当Yarn上面挂起的内存量大小超过阈值时，触发该告警。挂起的内存量表示当前所有提交的Yarn应用还没有满足的内存量总和。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 18024
ALM-24015 Flume MonitorServer证书文件已过期 本章节适用于MRS 3.2.0及以后版本。 告警解释 MonitorServer每隔一个小时健康检查时，检查当前系统中的证书文件是否已过期。如果服务端证书已过期，产生该告警。服务端证书恢复的有效期内，告警恢复。
ALM-24012 Flume证书文件已过期 本章节适用于MRS 3.2.0及以后版本。 告警解释 Flume每隔一个小时，检查当前系统中的证书文件是否已过期。如果服务端证书已过期，产生该告警。服务的证书文件恢复到有效期内，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 24012
ALM-38012 Broker的分区数量超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Kafka服务每个Broker实例的分区数量。该指标可以在Broker实例监控中查看Partition数目，当检测到某个Broker上的分区数量超过阈值时产生告警。用户可在Manager上选择“运维
批量导出Loader作业 操作场景 Loader支持批量导出已有作业。 前提条件 当前用户具备待导出作业的编辑“Edit”权限或作业所在分组的编辑“Jobs Edit”权限。 操作步骤 登录“Loader WebUI”界面。 登录FusionInsight Manager系统，具体请参见访问集群Manager。
ALM-16002 Hive SQL执行成功率低于阈值（2.x及以前版本） 告警解释 系统每30秒周期性检测执行的HiveQL成功百分比，HiveQL成功百分比由一个周期内Hive执行成功的HiveQL数/Hive执行HiveQL总数计算得到。该指标可在Hive服务监控界面查看。
ALM-45655 Flink HA证书文件已过期 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 告警解释 Flink首次或者每天01:00:00开始健康检查时，检查当前系统中的HA证书文件是否已过期。如果HA证书已过期，产生该告警。证书恢复到有效期内，告警恢复。 告警属性 告警ID
fo会执行kill -3将jstack信息打印到.out日志文件里，从而导致.out日志文件过大。 处理步骤 在每个HBase实例的节点上部署定期清理.out日志文件的定时任务。后台登录HBase的实例节点，在crontab -e中添加每天0点清理.out日志的定时任务。 crontab
删除大量文件后重启NameNode耗时长 问题 删除大量文件之后立刻重启NameNode（例如删除100万个文件），NameNode启动慢。 回答 由于在删除了大量文件之后，DataNode需要时间去删除对应的Block。当立刻重启NameNode时，NameNode会去检查所有
SQL和DataFrame Spark SQL ROLLUP和CUBE使用的注意事项 Spark SQL在不同DB都可以显示临时表 如何在Spark命令中指定参数值 SparkSQL建表时的目录权限 为什么不同服务之间互相删除UDF失败 Spark SQL无法查询到Parquet类型的Hive表的新插入数据
删除大量文件后重启NameNode耗时长 问题 删除大量文件之后立刻重启NameNode（例如删除100万个文件），NameNode启动慢。 回答 由于在删除了大量文件之后，DataNode需要时间去删除对应的Block。当立刻重启NameNode时，NameNode会去检查所有
SQL和DataFrame Spark SQL ROLLUP和CUBE使用的注意事项 Spark SQL在不同DB都可以显示临时表 如何在Spark命令中指定参数值 SparkSQL建表时的目录权限 为什么不同服务之间互相删除UDF失败 Spark SQL无法查询到Parquet类型的Hive表的新插入数据
ster地址。 HMaster通过ZooKeeper随时感知各个HRegionServer的健康状况，以便进行控制管理。 HBase也可以部署多个HMaster，类似HDFS NameNode，当HMaster主节点出现故障时，HMaster备用节点会通过ZooKeeper获取主
Hive CBO原理介绍 Hive CBO原理介绍 CBO，全称是Cost Based Optimization，即基于代价的优化器。 其优化目标是： 在编译阶段，根据查询语句中涉及到的表和查询条件，计算出产生中间结果少的高效join顺序，从而减少查询时间和资源消耗。 Hive中实现CBO的总体过程如下：
nfo会执行kill -3将jstack信息打印到.out日志文件里，从而导致.out日志文件过大。 处理步骤 在每个HDFS实例的节点上部署定期清理.out日志文件的定时任务。后台登录HDFS的实例节点，在crontab -e中添加每天0点清理.out日志的定时任务。 crontab
批量导出Loader作业 操作场景 Loader支持批量导出已有作业。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 前提条件 当前用户具备待导出作业的编辑“Edit”权限或作业所在分组的编辑“Jobs Edit”权限。 操作步骤 登录“Loader WebUI”界面。 登录FusionInsight
mapreduce.TableIndexer -Dtablename.to.index=hbase_sample_table -Dindexspecs.to.add='IDX1=>info:[name->String]' -Dindexnames.to.build='IDX1' 然后用户
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