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客户端的自定义MonitorServer证书密码 是，执行8。 否，执行9。 服务端、客户端的自定义MonitorServer证书密码需满足以下复杂度要求： 至少包含大写字母、小写字母、数字、特殊符号4种类型字符。 至少8位，最多64位。 出于安全考虑，建议用户定期更换自定义密码（例如三个
客户端的自定义MonitorServer证书密码 是，执行9。 否，执行8。 服务端、客户端的自定义MonitorServer证书密码需满足以下复杂度要求： 至少包含大写字母、小写字母、数字、特殊符号4种类型字符。 至少8位，最多64位。 出于安全考虑，建议用户定期更换自定义密码（例如三个
触发并不会影响作业继续执行。 可能原因 该节点JDBCServer存在负载高等原因，需客户通过集群采集的系统指标及作业执行情况关注集群健康度。 处理步骤 检查上报告警的JDBCServer实例 在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 > 告警”，选
crt”和密钥文件“root-ca.pem”。 准备一个访问密钥文件的密码password，例如“Userpwd@123”用于访问密钥文件。 密码复杂度要求如下，如果密码复杂度不满足如下要求，可能存在安全风险： 密码字符长度至少为8个字符 至少需要包含大写字母、小写字母、数字、特殊字符~`!?,.:;-
Flume角色服务端的自定义证书密码 -g Flume角色客户端的自定义证书密码 是，执行8。 否，执行7。 Flume角色服务端、客户端的自定义证书密码需满足以下复杂度要求： 至少包含大写字母、小写字母、数字、特殊符号4种类型字符。 至少8位，最多64位。 出于安全考虑，建议用户定期更换自定义密码（例如三个
Driver与HDFS交互获取File A的文件信息。 HDFS返回该文件具体的Block信息。 Driver根据具体的Block数据量，决定一个并行度，创建多个Task去读取这些文件Block。 在Executor端执行Task并读取具体的Block，作为RDD（弹性分布数据集）的一部分。
客户端的自定义MonitorServer证书密码 是，执行8。 否，执行7。 服务端、客户端的自定义MonitorServer证书密码需满足以下复杂度要求： 至少包含大写字母、小写字母、数字、特殊符号4种类型字符。 至少8位，最多64位。 出于安全考虑，建议用户定期更换自定义密码（例如三个
Topology里面的每一个Component（Spout/Bolt）节点都是并行运行的。在Topology里面， 可以指定每个节点的并行度，Storm则会在集群里面分配相应的Task来同时计算，以增强系统的处理能力。 图2 Topology Storm有众多适用场景：实时分析、
Collection，垃圾回收），但是task执行时间严重不一致。 需要重新设计key，以更小粒度的key使得task大小合理化。 修改并行度。 优化数据结构 把数据按列存放，读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时，通过设置spark.shuffle.co
Streaming的底层由Spark执行，因此大部分对于Spark的调优措施，都可以应用在Spark Streaming之中，例如： 数据序列化 配置内存 设置并行度 使用External Shuffle Service提升性能 在做Spark Streaming的性能优化时需注意一点，越追求性能上的优化，Spark
always-create-directory 当文件写入程序的并行度大于1时，输出文件的路径下会创建一个目录，并将不同的结果文件（每个并行写程序任务）放入该目录。 设置为true，那么并行度为1的写入程序也将创建一个目录并将一个结果文件放入其中。 设置为false，则并行度为1的写入程序将直接在输出路径中创建文件，而不再创建目录。
Collection，垃圾回收），但是task执行时间严重不一致。 需要重新设计key，以更小粒度的key使得task大小合理化。 修改并行度。 优化数据结构 把数据按列存放，读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时，通过设置spark.shuffle.co
Collection，垃圾回收），但是task执行时间严重不一致。 需要重新设计key，以更小粒度的key使得task大小合理化。 修改并行度。 优化数据结构 把数据按列存放，读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时，通过设置spark.shuffle.co
第一次使用新添加的操作系统用户通过SSH协议登录节点时，首次输入用户密码系统提示密码过期，第二次输入用户密码后系统提示修改密码。请输入一个同时满足节点操作系统及集群密码复杂度的新密码。 父主题： MRS集群安全加固
Streaming的底层由Spark执行，因此大部分对于Spark的调优措施，都可以应用在Spark Streaming之中，例如： 数据序列化 配置内存 设置并行度 使用External Shuffle Service提升性能 在做Spark Streaming的性能优化时需注意一点，越追求性能上的优化，Spark
Streaming性能优化建议 设置合理的批处理时间(batchDuration)。 设置合理的数据接收并行度。 设置多个Receiver接收数据。 设置合理的Receiver阻塞时间。 设置合理的数据处理并行度。 使用Kryo系列化。 内存调优。 设置持久化级别减少GC开销。 使用并发的标记-清理GC算法减少GC暂停时间。
定。 Manager关键特性：自动健康检查与巡检 Manager为用户提供界面化的系统运行环境自动检查服务，帮助用户实现一键式系统运行健康度巡检和审计，保障系统的正常运行，降低系统运维成本。用户查看检查结果后，还可导出检查报告用于存档及问题分析。 Manager关键特性：租户管理
nodeagent重启后不显示监控信息 长时间提交作业，manager executor进程会内存溢出 支持提交作业，manager executor可配置并发度功能 MRS manager管理面看不到Kafka新建的topic 安全集群API方式提交Spark Submit作业操作HBase表，HBase表权限控制未生效
always-create-directory 当文件写入程序的并行度大于1时，输出文件的路径下会创建一个目录，并将不同的结果文件（每个并行写程序任务）放入该目录。 设置为true，那么并行度为1的写入程序也将创建一个目录并将一个结果文件放入其中。 设置为false，则并行度为1的写入程序将直接在输出路径中创建文件，而不再创建目录。
Driver与HDFS交互获取File A的文件信息。 HDFS返回该文件具体的Block信息。 Driver根据具体的Block数据量，决定一个并行度，创建多个Task去读取这些文件Block。 在Executor端执行Task并读取具体的Block，作为RDD(弹性分布数据集)的一部分。
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