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如果本地Windows与集群之间网络不通，需要为每个HBase节点以及ZooKeeper节点配置EIP，并且在本地Windows的hosts文件添加所有节点的公网IP对应主机域名的映射关系，例如： 如果使用的是Windows云服务器，并且与集群的网络是通的，则无需配置EIP。
可通过在VPC服务的“网络控制台 > 弹性公网IP和带宽 > 弹性公网IP”页面单击待绑定的弹性公网IP，在基本信息中获取“ID”。
Compaction作业是将存量的parquet文件内的数据与新增的log中的数据进行合并，需要消耗较高的内存资源，按照之前的表设计规范以及实际流量的波动结合考虑，建议Compaction作业CPU与内存的比例按照1:4~1:8配置，保证Compaction作业稳定运行。
弹性公网IP：默认即可。 节点配置： CPU架构：默认即可。MRS 3.1.0及MRS 3.1.5版本无该参数。 常用模板：当“集群类型”选择“自定义”时该参数有效，保持默认即可。 集群节点：请根据自身需求选择节点规格和数量。
主备集群间的网络带宽需要根据业务流量而定，不应少于最大的可能业务流量。 主备集群安装的MRS版本需要保持一致。 备集群规模不小于主集群规模。
如果通过公网地址连接，请指定为集群“公网访问域名”，如果通过内网地址连接，请指定为集群“内网访问域名”。如果通过弹性负载均衡连接，请指定为“弹性负载均衡地址”。 username和password：连接数据库的用户名及密码。
可能原因 用于存储Kafka数据的磁盘配置（如磁盘数目、磁盘大小等），无法满足当前业务数据流量，导致磁盘使用率达到上限。 数据保存时间配置过长，数据累积达到磁盘使用率上限。 业务规划不合理，导致数据分配不均，使部分磁盘达到使用率上限。 处理步骤 检查Kafka数据的磁盘配置。
cd Kafka/kafka 使用“kafka-configs.sh”进行Kafka流量控制，常用命令如下。 命令中使用到的部分参数值获取方式如下，具体以实际获取信息为准。
默认使用带宽控制为20MB/s，如果重新设置带宽流量或加大数据量，Balance操作可能会对正在运行的业务产生影响。 前提条件 已安装HDFS客户端。 配置Balance任务 使用客户端安装用户登录客户端所在节点。执行命令切换到客户端安装目录，例如“/opt/client”。
默认使用带宽控制为20MB/s，如果重新设置带宽流量或加大数据量，Balance操作可能会对正在运行的业务产生影响。 前提条件 已安装HDFS客户端。 配置Balance任务 使用客户端安装用户登录客户端所在节点。执行命令切换到客户端安装目录，例如“/opt/client”。
主备集群间的网络带宽需要根据业务流量而定，不应少于最大的可能业务流量。 主备集群安装的MRS版本需要保持一致。 备集群规模不小于主集群规模。
、内存和操作系统，例如：通用计算型|Si2.2xlarge.4|8vCPUs|32GB|linux 云硬盘的类型和容量，例如：高IO|100GB 使用量类型 按需计费MRS集群的使用量类型为“时长” 单价 按需计费模式为简单定价（使用量*单价）时提供单价信息，其他的定价（如EIP公网带宽的阶梯定价
PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS="--allow-root" pyspark --master yarn --executor-memory 2G --driver-memory 1G 在浏览器中输入“弹性IP地址:9999”地址，登录到Jupyter WebUI（保证ECS的安全组对外放通本地公网
在基于信用的流量控制模式下，这表示每个输入通道中有多少信用。它应配置至少2以获得良好的性能。1个缓冲区用于接收子分区中的飞行中数据，1个缓冲区用于并行序列化。
在基于信用的流量控制模式中，这表示在所有输入通道之间共享多少浮动信用。浮动缓冲区基于积压（子分区中的实时输出缓冲区）反馈来分布，并且可以帮助减轻由子分区之间的不平衡数据分布引起的背压。如果节点之间的往返时间较长和/或群集中的机器数量较多，则应增加此值。
HBase服务增加了MetricController实例，开启热点检测能力，能够监控每个RegionServer节点的请求流量，通过聚合分析，识别出请求偏高的节点和Region，有助于快速发现热点问题；并提供一定的热点问题自愈能力，比如热点Region自动转移或Split。
可通过在VPC服务的“网络控制台 > 弹性公网IP和带宽 > 弹性公网IP”页面单击待绑定的弹性公网IP，在基本信息中获取“ID”。
通过弹性公网IP访问集群Web站点 消息通知 配置消息通知后，可以实时给用户发送MRS集群健康状态，用户可以通过手机短信或邮箱实时接收到MRS集群变更及组件告警信息。MRS可以帮助用户轻松运维，实时监控，实时发送告警，操作灵活，大数据业务部署更加省心省力。
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