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如何提高集群Core节点的资源使用率？ 进入 Yarn服务配置页面： MRS 1.8.10及之前版本，登录MRS Manager页面，然后选择“服务管理 > Yarn > 服务配置”，单击“基础配置”下拉菜单，选择“全部配置”。 MRS 1.8.10之后及2.x版本，单击集群名称，登录集群详情页面，选择“组件管理
扩容集群 场景描述 创建集群后，扩容集群Core节点或者Task节点。MRS集群创建成功后不支持调整Master节点数量，即不支持扩缩容Master节点。API的调用方法请参见如何调用API。 约束限制 集群已创建成功并处于“运行中”。 已获取待创建集群区域的项目ID，请参考获取项目ID获取。
配置内存 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-defaults
DataNode的容量计算出错如何处理 问题 当多个data.dir被配置在一个磁盘分区内，DataNode的容量计算将会出错。 回答 目前容量计算是基于磁盘的，类似于Linux里面的df命令。理想状态下，用户不会在同一个磁盘内配置多个data.dir，否则所有的数据都将写入一个磁盘，在性能上会有很大的影响。
HDFS集群可能出现DataNode节点间磁盘利用率不平衡的情况，比如集群中添加新数据节点的场景。如果HDFS出现数据不平衡的状况，可能导致多种问题，比如MapReduce应用程序无法很好地利用本地计算的优势、数据节点之间无法达到更好的网络带宽使用率或节点磁盘无法利用等等。所以MRS集
HDFS集群可能出现DataNode节点间磁盘利用率不平衡的情况，比如集群中添加新数据节点的场景。如果HDFS出现数据不平衡的状况，可能导致多种问题，比如MapReduce应用程序无法很好地利用本地计算的优势、数据节点之间无法达到更好的网络带宽使用率或节点磁盘无法利用等等。所以MRS集
Core内存调优 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-default
执行MRS集群节点健康检查 如果某个主机节点的运行状态不是良好，用户可以执行主机健康检查，快速确认某些基本功能是否存在异常。在日常运维中，管理员也可以执行主机健康检查，以保证主机上各角色实例的配置参数以及监控没有异常、能够长时间稳定运行。 执行集群节点健康检查（3.x及之后版本）
ALM-12010 Manager主备节点间心跳中断 告警解释 当主Manager节点在7秒内没有收到备Manager节点的心跳信号时，产生该告警。 当主Manager节点收到备Manager节点的心跳信号后，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 12010 重要
对端DBService HA名称。 对系统的影响 DBService主备间心跳中断时只有一个节点提供服务，一旦该节点故障，再无法切换到备节点，就会服务不可用。 可能原因 主备DBService节点间链路异常。 处理步骤 检查主备DBService服务器间的网络是否正常。 在FusionInsight
在Core节点组中单击已更新补丁的Core名称，进入弹性云服务器管理控制台。 在页面右上角单击“重启”，重启Core节点。 重启完成后，在集群详情页的“节点管理”的Core节点组中勾选Core节点，单击“节点操作 > 启动所有角色”。 重复1~11的操作，升级其他Core节点。 所有
户无操作600秒后超时退出。 执行以下命令，为节点生成新的密钥： 如果当前节点是Manager管理节点，执行以下命令： sh ${CONTROLLER_HOME}/sbin/update-ssh-key.sh 如果当前节点是非管理节点，执行以下命令： sh ${NODE_AGEN
优化Flink内存GC参数 操作场景 Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的YARN的Container GC日志，如果频繁出现Full
根据使用次数，对数据节点进行排序，使用次数少的排在前面，优先选择排在前面的节点。每次选择一个节点后，计数加1，并重新排序，选择后续的节点。 扩容与Colocation分配 集群扩容之后，为了平衡地使用所有的数据节点，使新的数据节点的分配频率与旧的数据节点趋于一致，有如下两种策略可以选择，如表1所示。
Group资源软限制方案实现，Workload Group只是限制组内任务在单个BE节点上的计算资源和内存资源的使用，所以租户没有整体资源池的概念，而是在执行查询任务时，动态的在各个BE节点上进行资源分配。 因此，Doris多租户的监控和告警是节点粒度的，在服务和租户粒度上，会进行适当的聚合处理。 Doris多租户监控
优化Flink内存GC参数 操作场景 Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的YARN的Container GC日志，如果频繁出现Full
理能力达到最优。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀的分布在各个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力。 任务的并行度可以通过以下四种层次（按优先级从高到低排列）指定，用户可以根据
集群名称，进入集群基本信息页面。 在“节点管理”页签单击Master节点组中某一Master节点名称，登录到弹性云服务器管理控制台。 选择“弹性公网IP”页签，单击“绑定弹性公网IP”为弹性云服务器绑定一个弹性公网IP。 登录Master节点执行pip3 install命令安装Python。
所分配的数据节点，并记录其使用次数。根据使用次数，对数据节点进行排序，使用次数少的排在前面，优先选择排在前面的节点。每次选择一个节点后，计数加1，并重新排序，选择后续的节点。 扩容与Colocation分配 集群扩容之后，为了平衡地使用所有的数据节点，使新的数据节点的分配频率与旧
所分配的数据节点，并记录其使用次数。根据使用次数，对数据节点进行排序，使用次数少的排在前面，优先选择排在前面的节点。每次选择一个节点后，计数加1，并重新排序，选择后续的节点。 扩容与Colocation分配 集群扩容之后，为了平衡地使用所有的数据节点，使新的数据节点的分配频率与旧
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