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经验总结 使用mapPartitions，按每个分区计算结果 如果每条记录的开销太大，例： rdd.map{x=>conn=getDBConn;conn.write(x.toString);conn.close} 则可以使用MapPartitions，按每个分区计算结果，如 rdd
loader-tool工具使用指导 概述 loader-tool工具是Loader客户端工具之一，包括“lt-ucc”、“lt-ucj”、“lt-ctl”三个工具。 Loader支持通过参数选项或作业模板这两种方式，对连接器进行创建、更新、查询和删除，以及对Loader作业进行创
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ALM-18010 ResourceManager进程垃圾回收（GC）时间超过阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测ResourceManager进程的垃圾回收（GC）占用时间，当检测到ResourceManager进程的垃圾回收（GC）时间超出阈值（默认12秒）时，产生该告警。
多CPU内核下MapReduce调优配置 操作场景 当CPU内核数很多时，如CPU内核为磁盘数的3倍时的调优配置。 操作步骤 以下参数有如下两个配置入口： 服务器端配置 进入Yarn服务参数“全部配置”界面，在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 客户端配置
多CPU内核下的MapReduce调优配置 操作场景 当CPU内核数很多时，如CPU内核为磁盘数的3倍时的调优配置。 操作步骤 以下参数有如下两个配置入口： 服务器端配置 进入Yarn服务参数“全部配置”界面，在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 客户端配置
ClickHouse增加磁盘容量 随着业务量的增长，ClickHouse节点数据盘的磁盘容量已不能满足业务需求，需要扩容数据盘磁盘容量。 如果购买MRS集群的计费模式为按需计费，扩容磁盘容量后MRS集群不支持转包周期。 本章节仅适用于MRS 3.1.0版本。 前提条件 ClickHouse集群和实例状态正常。
使用Spark执行Hudi样例程序（Python） 使用python写Hudi表 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：sparknormal-examples.SparkOnHudiPythonExample.hudi_python_write_example。 插入数据： #insert
ALM-45645 RocksDB的Pending Flush持续超过阈值 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 告警解释 系统以用户配置的告警周期（metrics.reporter.alarm.job.alarm.rocksdb.metrics.duration，默认18
ALM-45646 RocksDB的Pending Compaction持续超过阈值 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 告警解释 系统以用户配置的告警周期（metrics.reporter.alarm.job.alarm.rocksdb.metrics.duration
ALM-12085 服务审计日志转储失败 告警解释 系统每天凌晨三点启动服务审计日志转储，将服务审计日志备份到OMS节点，如果转储失败，则发送告警。当下一次转储成功，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 12085 次要 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群或系统名称。
ALM-14014 NameNode进程垃圾回收（GC）时间超过阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测NameNode进程的垃圾回收（GC）占用时间，当检测到NameNode进程的垃圾回收（GC）时间超出阈值（默认12秒）时，产生该告警。 垃圾回收（GC）时间小于阈值时，告警恢复。
MapReduce访问多组件样例代码 功能介绍 主要分为三个部分： 从HDFS原文件中抽取name信息，查询HBase、Hive相关数据，并进行数据拼接，通过类MultiComponentMapper继承Mapper抽象类实现。 获取拼接后的数据取最后一条输出到HBase、HDF
配置Flink应用安全认证 场景说明 在安全集群环境下，各个组件之间的相互通信不能够简单地互通，而需要在通信之前进行相互认证，以确保通信的安全性。用户在提交Flink应用程序时，需要与Yarn、HDFS等之间进行通信。那么提交Flink的应用程序中需要设置安全认证，确保Flink程序能够正常运行。
HBase应用开发规则 Configuration实例的创建 该类应该通过调用HBaseConfiguration的create()方法来实例化。否则，将无法正确加载HBase中的相关配置项。 正确示例： //该部分，应该是在类成员变量的声明区域声明 private Configuration
按需计费 按需计费是一种先使用再付费的计费模式，适用于无需任何预付款或长期承诺的用户。本文将介绍按需计费MRS集群的计费规则。 适用场景 集群用于前期程序研发或功能测试。 资源使用有临时性和突发性。 计费周期 按需计费MRS集群按秒计费，每一个小时整点结算一次费用（以UTC+8时
Yarn与其他组件的关系 Yarn和Spark组件的关系 Spark的计算调度方式，可以通过Yarn的模式实现。Spark共享Yarn集群提供丰富的计算资源，将任务分布式的运行起来。Spark on Yarn分两种模式：Yarn Cluster和Yarn Client。 Yarn
ALM-18008 ResourceManager堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Yarn ResourceManager堆内存使用率，并把实际的Yarn ResourceManager堆内存使用率和阈值相比较。当Yarn ResourceManager堆内
自动弹性伸缩 特性简介 随着企业的数据越来越多，越来越多的企业选择使用Spark/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
输入文件数超出设置限制导致任务执行失败 问题背景与现象 Hive执行查询操作时报Job Submission failed with exception 'java.lang.RuntimeException(input file number exceeded the limits
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