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运行Spark Streaming任务参数调优的注意事项 问题 运行Spark Streaming任务时，随着executor个数的增长，数据处理性能没有明显提升，对于参数调优有哪些注意事项？ 回答 在executor核数等于1的情况下，遵循以下规则对调优Spark Streaming运行参数有所帮助。
--bootstrap-server <IP1:PORT, IP2:PORT,...> --new-consumer --consumer.config <config file> 业务代码排查： 查看客户端里有没有提交offerset的报错。 如果没有报错把消费的API里加上打印消息，打印少量数据（只打印key即可），查看丢失的数据。
ALM-38013 Produce请求在请求队列的时延超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Broker实例的Produce请求在请求队列的时延，当检测到某个Broker上的Produce请求在请求队列的时延连续10次超出阈值时产生该告警。 当Produce请求在请求队列的时延小于或等于阈值时，告警消除。
HBase操作请求次数指标中的多级图表统计如何理解？ 问： HBase操作请求次数指标中的多级图表统计如何理解？ 答： 以“RegionServer级别操作请求次数”监控项为例： 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > HBase > 资源”，在
Time | Load Time Taken | Partition | Data Size | Index Size | File Format | +-----+----------+--------------------------+------------
Time | Load Time Taken | Partition | Data Size | Index Size | File Format | +-----+----------+--------------------------+------------
null if SASL is enabled异常 向动态分区表中插入数据时，在重试的task中出现"Failed to CREATE_FILE"异常 使用Hash shuffle出现任务失败 访问Spark应用的聚合日志页面报“DNS查找失败”错误 由于Timeout waiting
因此，MRS大数据集群提供了完整的企业级大数据多租户解决方案。多租户是MRS大数据集群中的多个资源集合（每个资源集合是一个租户），具有分配和调度资源（资源包括计算资源和存储资源）的能力。 特性优势 合理配置和隔离资源 租户之间的资源是隔离的，一个租户对资源的使用不影响其他租户，保证了每个租户根据业务需求去配置相关的资源，可提高资源利用效率。
个用户可指定哪些用户允许查看自己应用程序的运行状态或者控制应用程序。此外，MRS集群管理员可指定队列管理员和集群系统管理员。 动态更新配置文件。MRS集群管理员可根据需要动态修改配置参数以实现在线集群管理。 Capacity Scheduler中每个队列可以限制资源使用量。队列间
ClickHouse集群规划 ClickHouse集群业务规划 ClickHouse数据分布设计 ClickHouse容量规划设计 ClickHouse依赖服务设计 父主题： ClickHouse应用开发规范
运行Spark Streaming任务参数调优的注意事项 问题 运行Spark Streaming任务时，随着executor个数的增长，数据处理性能没有明显提升，对于参数调优有哪些注意事项？ 回答 在executor核数等于1的情况下，遵循以下规则对调优Spark Streaming运行参数有所帮助。
ClickHouse调优思路 ClickHouse的总体性能调优思路为性能瓶颈点分析、关键参数调整以及SQL调优。在调优过程中，需要综合系统资源、吞吐量、集群负载等各种因素来分析，定位性能问题，设定调优目标，调优达到客户所需目标即可。 ClickHouse调优人员需要系统软件架构
MRS_Spark_ClientConfig.tar 由于不兼容老版本客户端，建议用户获取与服务端集群相同版本的客户端安装包进行安装部署。 进入解压文件夹，即“MRS_Spark_ClientConfig”，执行下列命令安装客户端 sh install.sh /opt/client 其中“
Spark on HBase场景的Java/Scala/Python示例程序。 本工程应用程序以数据源的方式去使用HBase，将数据以Avro格式存储在HBase中，并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 sparknormal-examples/SparkOnHbasePythonExample
否则会导致IoTDB启动失败。 查询场景调优举例：如果查询的范围比较大，单个序列10000个点以上，JVM分配内存的20% / 序列数 > 160K，即为默认配置下存储引擎对查询最友好的状态。 序列和内存大小举例：500万序列，对应内存配置为：-Xms128G -Xmx128G write_read_sc
请参考修改集群服务配置参数进入Kafka服务全部配置页面。 常用参数 表1 参数说明 配置参数 说明 缺省值 log.dirs Kafka数据存储目录列表，以逗号分隔多个目录。 %{@auto.detect.datapart.bk.log.logs} KAFKA_HEAP_OPTS
ClickHouse应用程序运行完成后，可通过以下方式查看程序运行情况： 通过运行结果查看程序运行情况。 通过ClickHouse日志获取应用运行情况，即logs目录下的日志文件：clickhouse-example.log。 运行clickhouse-examples的完整样例后，控制台显示部分运行结果如下： Connected
网络 确保本地与Kafka服务所在的VPC的至少一个节点在网络上互通。 访问云服务器的安全认证 本地可以通过密钥或密码方式登录访问Linux弹性云服务器 父主题： 准备Kafka应用开发环境
详细介绍请参见通过成本标签维度查看成本分配。 使用成本单元进行成本分配 企业可以使用成本中心的“成本单元”来拆分公共成本。公共成本是指多个部门共享的计算、网络、存储或资源包产生的云成本，或无法直接通过企业项目、成本标签分配的云成本。这些成本不能直接归属于单一所有者，因此不能直接归属到某一类别。使用拆分
Spark on HBase场景的Java/Scala/Python示例程序。 本工程应用程序以数据源的方式去使用HBase，将数据以Avro格式存储在HBase中，并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 sparksecurity-examples/SparkOnHbasePythonExample
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