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参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称 服务名 产生告警的服务名称 角色名 产生告警的角色名称 主机名 产生告警的主机名 对系统的影响 ClickHouse读写数据异常，本地表的INSERT、SELECT和CREATE操作概率异常，分布式表基本不受影响。 影响业务，会导致IO失败。
Presto是一个开源的用户交互式分析查询的SQL查询引擎，用于针对各种大小的数据源进行交互式分析查询。其主要应用于海量结构化数据/半结构化数据分析、海量多维数据聚合/报表、ETL、Ad-Hoc查询等场景。 Presto允许查询的数据源包括Hadoop分布式文件系统（HDFS），
root”，勾选“权限”列中的“提交”和“管理”，勾选完全后，单击如下图的待操作的集群名，进行后面权限的选择。 图2 配置Yarn服务权限 选择“HDFS > 文件系统 > hdfs://hacluster/”，勾选“user”所在行的“权限”列的“读”、“写”和“执行”权限，单击“确定”，完成角色的创建。
构建被拷贝文件的文件列表时所用的线程数，该选项会提高distcp的运行速度。 -overwrite 覆盖目标位置的文件。 -update 如果源位置和目标位置的文件的大小，校验和不同，则更新目标位置的文件。 -append 当同时使用-update选项时，追加源位置的文件内容到目标位置的文件。
Presto应用开发简介 Presto简介 Presto是一种开源、分布式SQL查询引擎，用于对千兆字节至PB级大小的数据源进行交互式分析查询。 Presto主要特点如下： 多数据源：Presto可以支持Mysql，Hive，JMX等多种Connector。 支持SQL：Presto完全支持ANSI
Streaming提供的抽象概念。 DStream表示一个连续的数据流，是从数据源获取或者通过输入流转换生成的数据流。从本质上说，一个DStream表示一系列连续的RDD。RDD一个只读的、可分区的分布式数据集。 DStream中的每个RDD包含了一个区间的数据。如图4所示。 图4 DStream与RDD关系
查询具有特定列值的数据：所有数据按RowKey的顺序进行扫描，然后将数据与特定的列值进行匹配，直到找到所需的数据。过滤器功能会scan一些不必要的数据以获取所需的数据。因此，Filter功能不能满足高性能标准频繁查询的要求。 这就是HBase HIndex产生的背景。如图1所示，HBase
ordcount作业的操作指导。wordcount是最经典的Hadoop作业，用于统计海量文本的单词数量。 Hadoop集群完全使用开源Hadoop生态，采用Yarn管理集群资源，提供Hive、Spark离线大规模分布式数据存储和计算及进行海量数据分析与查询的能力。 操作流程 开
下载”。 在“服务”中勾选待操作集群的“ClickHouse”。 在“主机”中选择异常的主机，单击“确定”。 单击右上角的时间编辑按钮，设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后1小时，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除 此告警
配置YARN-Client和YARN-Cluster不同模式下的环境变量 配置场景 当前，在YARN-Client和YARN-Cluster模式下，两种模式的客户端存在冲突的配置，即当客户端为一种模式的配置时，会导致在另一种模式下提交任务失败。 为避免出现如上情况，添加表1中的配置项，避免两种模式下来回切换参数，提升软件易用性。
API：提供基于窗口的API。 资源调度器：新增基于资源的调度器插件，可以在拓扑定义时指定可使用的最大资源，并且通过配置的方式指定用户的资源配额，从而管理该用户名下的拓扑资源。 State Management：提供带检查点机制的Bolt接口，当事件失败时，Storm会自动管理bolt的状态并且执行恢复。
tor和oracle-connector具有以下优点： 负载均匀，数据分片的个数和范围与源表的数据无关，而是由源表的存储结构（数据块）确定，颗粒度可以达到“每个数据块一个分区”。 性能稳定，完全消除“数据偏斜”和“绑定变量窥探”导致的“索引失效”。 查询速度快，数据分片的查询速度比用索引快。
产品咨询类 MRS可以做什么？ MRS支持什么类型的分布式存储？ 什么是区域和可用区？ MRS是否支持更换网段？ MRS集群内节点是否支持降配操作？ 不同版本的Hive之间是否可以兼容？ 数据存储在OBS和HDFS有什么区别？ 10亿级数据量场景的解决方案有哪些？ zstd压缩算法有什么优势？
ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库，其独立于Hadoop大数据体系，最核心的特点是压缩率和极速查询性能。同时，ClickHouse支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse核心的功能特性介绍如下：
Storm核心数据结构，是消息传递的基本单元，不可变Key-Value对，这些Tuple会以一种分布式的方式进行创建和处理。 Stream Storm的关键抽象，是一个无边界的连续Tuple序列。 Topology 在Storm平台上运行的一个实时应用程序，由各个组件（Component）组成的一个DAG（Directed
tor和oracle-connector具有以下优点： 负载均匀，数据分片的个数和范围与源表的数据无关，而是由源表的存储结构（数据块）确定，颗粒度可以达到“每个数据块一个分区”。 性能稳定，完全消除“数据偏斜”和“绑定变量窥探”导致的“索引失效”。 查询速度快，数据分片的查询速度比用索引快。
ClickHouse容量规划设计 为了能够更好的发挥ClickHouse分布式查询能力，在集群规划阶段需要合理设计集群数据分布存储。 当前ClickHouse能力为单机磁盘容量达到80%后会上报告警信息，磁盘容量达90%后集群会处于只读状态。 出现磁盘告警信息后需要考虑是否是容量
开发一个Consumer消费该Topic的数据。 性能调优建议 建议预先创建Topic，根据业务需求合理规划Partition数目，Partition数目限制了消费者的并发数。 消息key值选取一定是可变的，防止由于消息key值不变导致消息分布不均匀。 消费者尽量使用主动提交offset的方式，避免重复消费。
HBase中的所有数据文件都可以存储在Hadoop HDFS文件系统上。 HDFS和MapReduce的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 而MapReduce是一种
下面这个例子，你可以看到每个阶段（Stage）的CPU时间消耗，每个计划节点相应的代价。 这个代价是基于现实时间（wall time），而非CPU 的相关时间。 对每一个计划节点，都可以看到额外的统计信息，例如每个节点实例的输入平均值，哈希碰撞（hash collisions）的平均次数。这些统计信息对
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