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MergeTree系列引擎 MergeTree用于高负载任务的最通用和功能最强大的表引擎，其主要有以下关键特征： 基于分区键（partitioning key）的数据分区分块存储 数据索引排序（基于primary key和order by） 支持数据复制（带Replicated前缀的表引擎
MergeTree系列引擎 MergeTree用于高负载任务的最通用和功能最强大的表引擎，其主要有以下关键特征： 基于分区键（partitioning key）的数据分区分块存储 数据索引排序（基于primary key和order by） 支持数据复制（带Replicated前缀的表引擎
ALM-12033 慢盘故障（2.x及以前版本） 告警解释 MRS 2.x及以前版本： 对于HDD盘，满足以下任意条件时触发告警： 系统每3秒执行一次iostat命令，在30秒内连续10周期svctm值超过1000ms。 系统每3秒执行一次iostat命令，在300秒内有超过60%
multi_master_scale_up", "omm_random_pwd", "metric_monitor", "auth_manager", "cluster_patch", "hw_domain_name", "fi_custom_config", "force_scale_up", "skip_fi_evs_expand
查询集群节点列表 功能介绍 查询集群节点列表。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/nodes 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 参数解释
Hive Join数据优化 操作场景 使用Join语句时，如果数据量大，可能造成命令执行速度和查询速度慢，此时可进行Join优化。 Join优化可分为以下方式： Map Join Sort Merge Bucket Map Join Join顺序优化 Map Join Hive的Map
Hive Join数据优化 操作场景 使用Join语句时，如果数据量大，可能造成命令执行速度和查询速度慢，此时可进行Join优化。 Join优化可分为以下方式： Map Join Sort Merge Bucket Map Join Join顺序优化 Map Join Hive的Map
创建大量znode后ZooKeeper Server启动失败 问题 创建大量znode后，ZooKeeper集群处于故障状态不能自动恢复，尝试重启失败，ZooKeeper Server日志显示如下内容： follower： 2016-06-23 08:00:18,763 | WARN
MapReduce开源增强特性 MapReduce开源增强特性：JobHistoryServer HA特性 JobHistoryServer（JHS）是用于查看MapReduce历史任务信息的服务器，当前开源JHS只支持单实例服务。JobHistoryServer HA能够解决JHS
创建大量ZNode后ZooKeeper Server启动失败 问题 创建大量ZNode后，ZooKeeper集群处于故障状态不能自动恢复，尝试重启失败，ZooKeeper Server日志显示如下内容： Follower： 2016-06-23 08:00:18,763 | WARN
X-Frame-Options: SAMEORIGIN WWW-Authenticate: Negotiate YGoGCSqGSIb3EgECAgIAb1swWaADAgEFoQMCAQ+iTTBLoAMCARKiRARC9k0/v6Ed8VlUBy3kuT0b4RkqkNMCrDevsLGQOUQRORkzWI3Wu
提升HBase实时写数据效率 操作场景 需要把数据实时写入到HBase中或者对于大批量、连续Put的场景。 前提条件 调用HBase的put或delete接口，把数据保存到HBase中。 操作步骤 写数据服务端调优 参数入口：登录FusionInsight Manager，选择“集群
提升HBase实时写数据效率 操作场景 需要把数据实时写入到HBase中或者对于大批量、连续put的场景。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 前提条件 调用HBase的put或delete接口，把数据保存到HBase中。 操作步骤 写数据服务端调优 参数入口：登录FusionInsight
ALM-12180 磁盘卡IO（2.x及以前版本） 告警解释 MRS 2.x及以前版本： 对于HDD盘，满足以下任意条件时触发告警： 系统在30s内，每3秒采集一次数据，连续10周期，svctm时延超过6秒。 系统在30s内，每3秒采集一次数据，连续10周期，磁盘队列深度（avgqu-sz
X-Frame-Options: SAMEORIGIN WWW-Authenticate: Negotiate YGoGCSqGSIb3EgECAgIAb1swWaADAgEFoQMCAQ+iTTBLoAMCARKiRARC9k0/v6Ed8VlUBy3kuT0b4RkqkNMCrDevsLGQOUQRORkzWI3Wu
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ALM-12180 磁盘卡IO 告警解释 MRS 3.3.0及之后版本、MRS 3.1.0.0.10/3.1.5.0.3及之后补丁版本： 对于HDD盘，满足以下任意条件时触发告警： 系统默认每3秒采集一次数据，在30秒内至少7个采集周期的svctm时延达到6秒。 系统默认每3秒采集一次数据
Kafka基本原理 Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）
Spark基本原理 Spark简介 Spark是一个开源的，并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发大数据应用，对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。 Spark提供了一个快速的计算、写入及交互式查询的框架。相比于Hadoop，Spark拥有明显的性能优势。Spark使用
Flink性能调优建议 Hudi MOR流表开启log Index特性提升Flink流读Mor表性能 Hudi的Mor表可以通过log index提升读写性能，在Sink和Source表添加属性 'hoodie.log.index.enabled'='true'。 通过调整对应算子并行度提升性能
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